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
26.52%
公平赔率
3.77
平
27.31%
公平赔率
3.66
客 胜
46.16%
公平赔率
2.17
最可能比分
1 - 1
概率 12.27%
公平赔率 8.15
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 | 3.77 | — | |
| 平 | 3.66 | — | |
| 客 胜 | 2.17 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.27% | 8.15 |
| 2 | 0-1 | 11.25% | 8.89 |
| 3 | 1-2 | 9.2% | 10.87 |
| 4 | 0-2 | 8.44% | 11.85 |
| 5 | 1-0 | 8.18% | 12.23 |
| 6 | 0-0 | 7.5% | 13.33 |
| 7 | 2-1 | 6.68% | 14.96 |
| 8 | 2-2 | 5.01% | 19.95 |
| 9 | 1-3 | 4.6% | 21.74 |
| 10 | 2-0 | 4.46% | 22.44 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.5%
13.33
|
11.25%
8.89
|
8.44%
11.85
|
4.22%
23.7
|
1.58%
63.19
|
0.47%
210.66
|
| 1 |
8.18%
12.23
|
12.27%
8.15
|
9.2%
10.87
|
4.6%
21.74
|
1.72%
57.97
|
0.52%
193.24
|
| 2 |
4.46%
22.44
|
6.68%
14.96
|
5.01%
19.95
|
2.51%
39.89
|
0.94%
106.37
|
0.28%
354.61
|
| 3 |
1.62%
61.76
|
2.43%
41.17
|
1.82%
54.9
|
0.91%
109.79
|
0.34%
292.74
|
0.1%
975.61
|
| 4 |
0.44%
226.65
|
0.66%
151.08
|
0.5%
201.45
|
0.25%
402.9
|
0.09%
1074.11
|
0.03%
3584.23
|
| 5 |
0.1%
1039.5
|
0.14%
693.0
|
0.11%
924.21
|
0.05%
1848.43
|
0.02%
4926.11
|
0.01%
16393.44
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.54%
·
公平:
186.12
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.50% | 13.33 |
| 1 | 19.43% | 5.15 |
| 2 | 25.16% | 3.97 |
| 3 | 21.72% | 4.60 |
| 4 | 14.07% | 7.11 |
| 5+ | 12.12% | 8.25 |
|
大 2.5 47.91%
小 2.5 52.09%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
26.52%
平
27.31%
客 胜
46.16%
大小球 2.5
大 2.5
47.91%
小 2.5
52.09%
双方进球
是
51.57%
否
48.43%
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 | 3.16% 31.67 | 7.44% 13.44 | 89.4% 1.12 |
| -1.5 | 10.6% 9.44 | — | 89.4% 1.12 |
| -1.0 | 10.6% 9.44 | 16.95% 5.9 | 72.45% 1.38 |
| -0.5 | 27.55% 3.63 | — | 72.45% 1.38 |
| 0 (平手) | 27.55% 3.63 | 25.79% 3.88 | 46.66% 2.14 |
| +0.5 | 53.34% 1.87 | — | 46.66% 2.14 |
| +1.0 | 53.34% 1.87 | 23.33% 4.29 | 23.33% 4.29 |
| +1.5 | 76.67% 1.3 | — | 23.33% 4.29 |
| +2.0 | 76.67% 1.3 | 14.09% 7.1 | 9.24% 10.83 |
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。
