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
44.75%
公平赔率
2.23
平
24.16%
公平赔率
4.14
客 胜
31.09%
公平赔率
3.22
最可能比分
1 - 1
概率 9.91%
公平赔率 10.09
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 | 2.23 | — | |
| 平 | 4.14 | — | |
| 客 胜 | 3.22 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.91% | 10.09 |
| 2 | 2-1 | 8.97% | 11.15 |
| 3 | 1-2 | 7.44% | 13.45 |
| 4 | 2-2 | 6.73% | 14.86 |
| 5 | 1-0 | 6.61% | 15.13 |
| 6 | 2-0 | 5.98% | 16.72 |
| 7 | 0-1 | 5.48% | 18.26 |
| 8 | 3-1 | 5.41% | 18.47 |
| 9 | 0-2 | 4.11% | 24.34 |
| 10 | 3-2 | 4.06% | 24.63 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.48%
18.26
|
4.11%
24.34
|
2.05%
48.69
|
0.77%
129.82
|
0.23%
432.71
|
| 1 |
6.61%
15.13
|
9.91%
10.09
|
7.44%
13.45
|
3.72%
26.9
|
1.39%
71.73
|
0.42%
239.06
|
| 2 |
5.98%
16.72
|
8.97%
11.15
|
6.73%
14.86
|
3.36%
29.72
|
1.26%
79.26
|
0.38%
264.2
|
| 3 |
3.61%
27.71
|
5.41%
18.47
|
4.06%
24.63
|
2.03%
49.26
|
0.76%
131.37
|
0.23%
437.83
|
| 4 |
1.63%
61.24
|
2.45%
40.82
|
1.84%
54.43
|
0.92%
108.86
|
0.34%
290.28
|
0.1%
968.05
|
| 5 |
0.59%
169.15
|
0.89%
112.78
|
0.66%
150.38
|
0.33%
300.75
|
0.12%
801.92
|
0.04%
2673.8
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.5%
·
公平:
66.46
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
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 | 3.65% | 27.39 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大 2.5 64.26%
小 2.5 35.74%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.75%
平
24.16%
客 胜
31.09%
大小球 2.5
大 2.5
64.26%
小 2.5
35.74%
双方进球
是
64.97%
否
35.03%
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 | 10.84% 9.22 | 13.61% 7.35 | 75.55% 1.32 |
| -1.5 | 24.45% 4.09 | — | 75.55% 1.32 |
| -1.0 | 24.45% 4.09 | 20.7% 4.83 | 54.86% 1.82 |
| -0.5 | 45.14% 2.22 | — | 54.86% 1.82 |
| 0 (平手) | 45.14% 2.22 | 22.71% 4.4 | 32.15% 3.11 |
| +0.5 | 67.85% 1.47 | — | 32.15% 3.11 |
| +1.0 | 67.85% 1.47 | 17.15% 5.83 | 14.99% 6.67 |
| +1.5 | 85.01% 1.18 | — | 14.99% 6.67 |
| +2.0 | 85.01% 1.18 | 9.34% 10.7 | 5.65% 17.7 |
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。
