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
29.5%
公平赔率
3.39
平
26.97%
公平赔率
3.71
客 胜
43.53%
公平赔率
2.3
最可能比分
1 - 1
概率 12.08%
公平赔率 8.28
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 | 3.39 | — | |
| 平 | 3.71 | — | |
| 客 胜 | 2.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.08% | 8.28 |
| 2 | 0-1 | 9.98% | 10.02 |
| 3 | 1-2 | 9.06% | 11.04 |
| 4 | 1-0 | 8.05% | 12.42 |
| 5 | 0-2 | 7.49% | 13.36 |
| 6 | 2-1 | 7.31% | 13.69 |
| 7 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 8 | 2-2 | 5.48% | 18.25 |
| 9 | 2-0 | 4.87% | 20.53 |
| 10 | 1-3 | 4.53% | 22.08 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
9.98%
10.02
|
7.49%
13.36
|
3.74%
26.72
|
1.4%
71.25
|
0.42%
237.47
|
| 1 |
8.05%
12.42
|
12.08%
8.28
|
9.06%
11.04
|
4.53%
22.08
|
1.7%
58.89
|
0.51%
196.27
|
| 2 |
4.87%
20.53
|
7.31%
13.69
|
5.48%
18.25
|
2.74%
36.5
|
1.03%
97.33
|
0.31%
324.46
|
| 3 |
1.96%
50.9
|
2.95%
33.93
|
2.21%
45.25
|
1.11%
90.49
|
0.41%
241.31
|
0.12%
804.51
|
| 4 |
0.59%
168.27
|
0.89%
112.18
|
0.67%
149.57
|
0.33%
299.13
|
0.13%
797.45
|
0.04%
2659.57
|
| 5 |
0.14%
695.41
|
0.22%
463.61
|
0.16%
618.05
|
0.08%
1236.09
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
10989.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.6%
·
公平:
166.31
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
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 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大 2.5 50.88%
小 2.5 49.12%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.50%
平
26.97%
客 胜
43.53%
大小球 2.5
大 2.5
50.88%
小 2.5
49.12%
双方进球
是
54.52%
否
45.48%
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 | 4.12% 24.28 | 8.57% 11.66 | 87.31% 1.15 |
| -1.5 | 12.69% 7.88 | — | 87.31% 1.15 |
| -1.0 | 12.69% 7.88 | 17.93% 5.58 | 69.37% 1.44 |
| -0.5 | 30.63% 3.27 | — | 69.37% 1.44 |
| 0 (平手) | 30.63% 3.27 | 25.45% 3.93 | 43.92% 2.28 |
| +0.5 | 56.08% 1.78 | — | 43.92% 2.28 |
| +1.0 | 56.08% 1.78 | 22.23% 4.5 | 21.69% 4.61 |
| +1.5 | 78.31% 1.28 | — | 21.69% 4.61 |
| +2.0 | 78.31% 1.28 | 13.18% 7.59 | 8.52% 11.74 |
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。
