足球泊松计算器
基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎
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输入预期进球（xG）
高级选项
模型采用足球增强泊松：平局与热门方结果概率略高。
预测快览
主 胜
36.23%
公平赔率
2.76
平
25.93%
公平赔率
3.86
客 胜
37.84%
公平赔率
2.64
最可能比分
1 - 1
概率 11.31%
公平赔率 8.84
赛果概率与赔率（输出）
公平赔率对比
| 盘口 | 市场赔率 | 公平赔率 ? 基于概率由模型计算的公平价格。 | 优势 ? 庄家赔率与模型公平赔率之差。 正优势表示存在潜在价值投注机会。 |
|---|---|---|---|
| 主 胜 | 2.76 | — | |
| 平 | 3.86 | — | |
| 客 胜 | 2.64 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.31% | 8.84 |
| 2 | 1-2 | 8.43% | 11.86 |
| 3 | 2-1 | 8.37% | 11.94 |
| 4 | 0-1 | 7.64% | 13.08 |
| 5 | 1-0 | 7.59% | 13.17 |
| 6 | 2-2 | 6.24% | 16.03 |
| 7 | 0-2 | 5.69% | 17.56 |
| 8 | 2-0 | 5.62% | 17.8 |
| 9 | 0-0 | 5.13% | 19.49 |
| 10 | 1-3 | 4.19% | 23.89 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.13%
19.49
|
7.64%
13.08
|
5.69%
17.56
|
2.83%
35.35
|
1.05%
94.91
|
0.31%
318.47
|
| 1 |
7.59%
13.17
|
11.31%
8.84
|
8.43%
11.86
|
4.19%
23.89
|
1.56%
64.13
|
0.46%
215.19
|
| 2 |
5.62%
17.8
|
8.37%
11.94
|
6.24%
16.03
|
3.1%
32.28
|
1.15%
86.66
|
0.34%
290.78
|
| 3 |
2.77%
36.08
|
4.13%
24.21
|
3.08%
32.5
|
1.53%
65.44
|
0.57%
175.65
|
0.17%
589.62
|
| 4 |
1.03%
97.5
|
1.53%
65.44
|
1.14%
87.83
|
0.57%
176.87
|
0.21%
474.83
|
0.06%
1592.36
|
| 5 |
0.3%
329.38
|
0.45%
221.09
|
0.34%
296.74
|
0.17%
597.37
|
0.06%
1605.14
|
0.02%
5376.34
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.85%
·
公平:
117.97
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.13% | 19.49 |
| 1 | 15.24% | 6.56 |
| 2 | 22.63% | 4.42 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.63% | 6.01 |
| 5+ | 17.97% | 5.56 |
|
大 2.5 57.01%
小 2.5 42.99%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.23%
平
25.93%
客 胜
37.84%
大小球 2.5
大 2.5
57.01%
小 2.5
42.99%
双方进球
是
59.83%
否
40.17%
亚洲让球概率
?
概率由泊松比分模型计算得出。
走水（Push）仅适用于整数亚盘盘口。
主队让球盘
| 盘口 | 主队赢盘 | 走盘 | 客队赢盘 |
|---|---|---|---|
| -2.0 | 6.81% 14.68 | 11.07% 9.03 | 82.11% 1.22 |
| -1.5 | 17.88% 5.59 | — | 82.11% 1.22 |
| -1.0 | 17.88% 5.59 | 19.67% 5.08 | 62.44% 1.6 |
| -0.5 | 37.56% 2.66 | — | 62.44% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.56% 2.66 | 24.44% 4.09 | 38.0% 2.63 |
| +0.5 | 62.0% 1.61 | — | 38.0% 2.63 |
| +1.0 | 62.0% 1.61 | 19.81% 5.05 | 18.19% 5.5 |
| +1.5 | 81.81% 1.22 | — | 18.19% 5.5 |
| +2.0 | 81.81% 1.22 | 11.22% 8.91 | 6.97% 14.34 |
如何使用泊松计算器
- 输入主队的预期进球 (xG)
- 输入客队的预期进球 (xG)
- 点击「计算」或修改输入以自动更新
- 查看精确比分概率/公平赔率以及各市场分布
适合分析师、彩民与任何用数据看球的读者。
为什么泊松分布适合基于 xG 的预测
用 xG 替代简单历史进球，可更贴近机会质量，而非仅看往绩比分。
其好处包括：
- 减少门前把握波动带来的“随机性”
- 让预测与底层过程表现更一致
- 用统计概率反推更“公平”的理论赔率
- 对比模型与庄家盘口以寻找价值
因此泊松/类似模型在 AI 足彩预测中很常见。
常见问题
用预期进球 (xG) 估计各比分/赛果等概率，辅助预测与盘口相关的可能性。
对进球/得分建模很常用，与 xG 及场面因素结合时效果更好。
可以：用于估算“公平”概率/赔率，并与庄家盘面对照以寻找价值。
建议用赛前、基于双方实力、近况与对手强度所估计的 xG。
支持。根据您输入的主客场 xG，会构建完整正解得分配阵，可查看每个比分的概率并对照各盘口。同一套模型也供 1X2 与双方进球 (BTTS) 使用。
指两队至少各进一球的概率。本工具中 BTTS 是/否 与得分配阵相同 xG-泊松模型，因此 xG、精确比分和 BTTS 在足球预测中自洽。
