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
31.29%
公平赔率
3.2
平
26.62%
公平赔率
3.76
客 胜
42.1%
公平赔率
2.38
最可能比分
1 - 1
概率 11.85%
公平赔率 8.44
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 | 3.2 | — | |
| 平 | 3.76 | — | |
| 客 胜 | 2.38 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.85% | 8.44 |
| 2 | 0-1 | 9.18% | 10.89 |
| 3 | 1-2 | 8.94% | 11.18 |
| 4 | 1-0 | 7.84% | 12.75 |
| 5 | 2-1 | 7.64% | 13.09 |
| 6 | 0-2 | 6.93% | 14.42 |
| 7 | 0-0 | 6.08% | 16.44 |
| 8 | 2-2 | 5.77% | 17.34 |
| 9 | 2-0 | 5.06% | 19.76 |
| 10 | 1-3 | 4.5% | 22.22 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.08%
16.44
|
9.18%
10.89
|
6.93%
14.42
|
3.49%
28.66
|
1.32%
75.91
|
0.4%
251.38
|
| 1 |
7.84%
12.75
|
11.85%
8.44
|
8.94%
11.18
|
4.5%
22.22
|
1.7%
58.85
|
0.51%
194.86
|
| 2 |
5.06%
19.76
|
7.64%
13.09
|
5.77%
17.34
|
2.9%
34.44
|
1.1%
91.24
|
0.33%
302.11
|
| 3 |
2.18%
45.96
|
3.29%
30.44
|
2.48%
40.32
|
1.25%
80.1
|
0.47%
212.18
|
0.14%
702.74
|
| 4 |
0.7%
142.51
|
1.06%
94.38
|
0.8%
125.02
|
0.4%
248.39
|
0.15%
657.89
|
0.05%
2178.65
|
| 5 |
0.18%
552.49
|
0.27%
365.76
|
0.21%
484.5
|
0.1%
962.46
|
0.04%
2551.02
|
0.01%
8474.58
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.67%
·
公平:
148.5
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.08% | 16.44 |
| 1 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 23.84% | 4.20 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 15.57% | 6.42 |
| 5+ | 15.23% | 6.56 |
|
大 2.5 53.05%
小 2.5 46.95%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.29%
平
26.62%
客 胜
42.10%
大小球 2.5
大 2.5
53.05%
小 2.5
46.95%
双方进球
是
56.46%
否
43.54%
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 | 4.8% 20.83 | 9.26% 10.8 | 85.94% 1.16 |
| -1.5 | 14.06% 7.11 | — | 85.94% 1.16 |
| -1.0 | 14.06% 7.11 | 18.41% 5.43 | 67.53% 1.48 |
| -0.5 | 32.47% 3.08 | — | 67.53% 1.48 |
| 0 (平手) | 32.47% 3.08 | 25.11% 3.98 | 42.43% 2.36 |
| +0.5 | 57.57% 1.74 | — | 42.43% 2.36 |
| +1.0 | 57.57% 1.74 | 21.55% 4.64 | 20.88% 4.79 |
| +1.5 | 79.12% 1.26 | — | 20.88% 4.79 |
| +2.0 | 79.12% 1.26 | 12.68% 7.88 | 8.19% 12.21 |
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。
