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
44.11%
公平赔率
2.27
平
24.25%
公平赔率
4.12
客 胜
31.64%
公平赔率
3.16
最可能比分
1 - 1
概率 9.97%
公平赔率 10.03
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 | 2.27 | — | |
| 平 | 4.12 | — | |
| 客 胜 | 3.16 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.97% | 10.03 |
| 2 | 2-1 | 8.92% | 11.21 |
| 3 | 1-2 | 7.53% | 13.29 |
| 4 | 2-2 | 6.74% | 14.84 |
| 5 | 1-0 | 6.6% | 15.15 |
| 6 | 2-0 | 5.91% | 16.92 |
| 7 | 0-1 | 5.57% | 17.96 |
| 8 | 3-1 | 5.32% | 18.78 |
| 9 | 0-2 | 4.2% | 23.78 |
| 10 | 3-2 | 4.02% | 24.88 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.57%
17.96
|
4.2%
23.78
|
2.12%
47.25
|
0.8%
125.16
|
0.24%
414.42
|
| 1 |
6.6%
15.15
|
9.97%
10.03
|
7.53%
13.29
|
3.79%
26.4
|
1.43%
69.93
|
0.43%
231.54
|
| 2 |
5.91%
16.92
|
8.92%
11.21
|
6.74%
14.84
|
3.39%
29.49
|
1.28%
78.12
|
0.39%
258.67
|
| 3 |
3.53%
28.36
|
5.32%
18.78
|
4.02%
24.88
|
2.02%
49.43
|
0.76%
130.94
|
0.23%
433.65
|
| 4 |
1.58%
63.38
|
2.38%
41.97
|
1.8%
55.6
|
0.91%
110.46
|
0.34%
292.57
|
0.1%
968.99
|
| 5 |
0.56%
177.05
|
0.85%
117.25
|
0.64%
155.3
|
0.32%
308.55
|
0.12%
816.99
|
0.04%
2702.7
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.47%
·
公平:
68.18
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.11%
平
24.25%
客 胜
31.64%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
64.9%
否
35.1%
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 | 10.5% 9.52 | 13.39% 7.47 | 76.1% 1.31 |
| -1.5 | 23.9% 4.18 | — | 76.1% 1.31 |
| -1.0 | 23.9% 4.18 | 20.58% 4.86 | 55.52% 1.8 |
| -0.5 | 44.48% 2.25 | — | 55.52% 1.8 |
| 0 (平手) | 44.48% 2.25 | 22.8% 4.39 | 32.72% 3.06 |
| +0.5 | 67.28% 1.49 | — | 32.72% 3.06 |
| +1.0 | 67.28% 1.49 | 17.36% 5.76 | 15.36% 6.51 |
| +1.5 | 84.64% 1.18 | — | 15.36% 6.51 |
| +2.0 | 84.64% 1.18 | 9.53% 10.49 | 5.82% 17.17 |
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。
