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
58.72%
公平赔率
1.7
平
19.9%
公平赔率
5.02
客 胜
21.38%
公平赔率
4.68
最可能比分
2 - 1
概率 8.63%
公平赔率 11.59
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 | 1.7 | — | |
| 平 | 5.02 | — | |
| 客 胜 | 4.68 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.63% | 11.59 |
| 2 | 3-1 | 7.16% | 13.96 |
| 3 | 1-1 | 6.93% | 14.42 |
| 4 | 2-2 | 6.43% | 15.55 |
| 5 | 2-0 | 5.79% | 17.26 |
| 6 | 3-2 | 5.34% | 18.74 |
| 7 | 1-2 | 5.17% | 19.36 |
| 8 | 3-0 | 4.81% | 20.8 |
| 9 | 1-0 | 4.65% | 21.49 |
| 10 | 4-1 | 4.46% | 22.42 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.87%
53.51
|
2.78%
35.92
|
2.07%
48.21
|
1.03%
97.07
|
0.38%
260.55
|
0.11%
874.13
|
| 1 |
4.65%
21.49
|
6.93%
14.42
|
5.17%
19.36
|
2.57%
38.98
|
0.96%
104.65
|
0.28%
351.12
|
| 2 |
5.79%
17.26
|
8.63%
11.59
|
6.43%
15.55
|
3.19%
31.31
|
1.19%
84.05
|
0.35%
282.09
|
| 3 |
4.81%
20.8
|
7.16%
13.96
|
5.34%
18.74
|
2.65%
37.72
|
0.99%
101.28
|
0.29%
339.79
|
| 4 |
2.99%
33.41
|
4.46%
22.42
|
3.32%
30.1
|
1.65%
60.6
|
0.61%
162.68
|
0.18%
545.85
|
| 5 |
1.49%
67.09
|
2.22%
45.03
|
1.65%
60.44
|
0.82%
121.68
|
0.31%
326.69
|
0.09%
1096.49
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
4.54%
·
公平:
22.01
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 91.7% | 8.29% |
| 1.5 | 71.06% | 28.94% |
| 2.5 | 45.36% | 54.64% |
| 3.5 | 24.02% | 75.97% |
| 4.5 | 10.74% | 89.25% |
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 | 1.87% | 53.51 |
| 1 | 7.44% | 13.45 |
| 2 | 14.80% | 6.76 |
| 3 | 19.64% | 5.09 |
| 4 | 19.54% | 5.12 |
| 5+ | 36.72% | 2.72 |
|
大 2.5 75.89%
小 2.5 24.1%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
58.72%
平
19.90%
客 胜
21.38%
大小球 2.5
大 2.5
75.89%
小 2.5
24.1%
双方进球
是
71.04%
否
28.96%
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 | 21.56% 4.64 | 17.24% 5.8 | 61.19% 1.63 |
| -1.5 | 38.8% 2.58 | — | 61.19% 1.63 |
| -1.0 | 38.8% 2.58 | 20.62% 4.85 | 40.57% 2.46 |
| -0.5 | 59.42% 1.68 | — | 40.57% 2.46 |
| 0 (平手) | 59.42% 1.68 | 18.6% 5.38 | 21.98% 4.55 |
| +0.5 | 78.02% 1.28 | — | 21.98% 4.55 |
| +1.0 | 78.02% 1.28 | 12.34% 8.11 | 9.64% 10.38 |
| +1.5 | 90.36% 1.11 | — | 9.64% 10.38 |
| +2.0 | 90.36% 1.11 | 6.17% 16.2 | 3.46% 28.87 |
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。
