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
51.34%
公平赔率
1.95
平
22.23%
公平赔率
4.5
客 胜
26.43%
公平赔率
3.78
最可能比分
2 - 1
概率 8.99%
公平赔率 11.12
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 | 1.95 | — | |
| 平 | 4.5 | — | |
| 客 胜 | 3.78 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.99% | 11.12 |
| 2 | 1-1 | 8.44% | 11.84 |
| 3 | 2-2 | 6.79% | 14.73 |
| 4 | 3-1 | 6.38% | 15.66 |
| 5 | 1-2 | 6.38% | 15.69 |
| 6 | 2-0 | 5.96% | 16.79 |
| 7 | 1-0 | 5.59% | 17.88 |
| 8 | 3-2 | 4.82% | 20.75 |
| 9 | 3-0 | 4.23% | 23.65 |
| 10 | 0-1 | 3.96% | 25.23 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.63%
38.09
|
3.96%
25.23
|
2.99%
33.41
|
1.51%
66.38
|
0.57%
175.84
|
0.17%
582.41
|
| 1 |
5.59%
17.88
|
8.44%
11.84
|
6.38%
15.69
|
3.21%
31.17
|
1.21%
82.56
|
0.37%
273.37
|
| 2 |
5.96%
16.79
|
8.99%
11.12
|
6.79%
14.73
|
3.42%
29.26
|
1.29%
77.52
|
0.39%
256.67
|
| 3 |
4.23%
23.65
|
6.38%
15.66
|
4.82%
20.75
|
2.43%
41.22
|
0.92%
109.18
|
0.28%
361.53
|
| 4 |
2.25%
44.41
|
3.4%
29.41
|
2.57%
38.96
|
1.29%
77.4
|
0.49%
205.04
|
0.15%
678.89
|
| 5 |
0.96%
104.25
|
1.45%
69.05
|
1.09%
91.45
|
0.55%
181.69
|
0.21%
481.23
|
0.06%
1594.9
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.62%
·
公平:
38.15
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.11% | 11.88% |
| 1.5 | 62.8% | 37.2% |
| 2.5 | 35.84% | 64.15% |
| 3.5 | 16.7% | 83.29% |
| 4.5 | 6.51% | 93.49% |
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 | 2.63% | 38.09 |
| 1 | 9.56% | 10.46 |
| 2 | 17.39% | 5.75 |
| 3 | 21.10% | 4.74 |
| 4 | 19.20% | 5.21 |
| 5+ | 30.12% | 3.32 |
|
大 2.5 70.43%
小 2.5 29.57%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.34%
平
22.23%
客 胜
26.43%
大小球 2.5
大 2.5
70.43%
小 2.5
29.57%
双方进球
是
68.65%
否
31.35%
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 | 15.44% 6.48 | 15.54% 6.44 | 69.02% 1.45 |
| -1.5 | 30.98% 3.23 | — | 69.02% 1.45 |
| -1.0 | 30.98% 3.23 | 20.93% 4.78 | 48.09% 2.08 |
| -0.5 | 51.91% 1.93 | — | 48.09% 2.08 |
| 0 (平手) | 51.91% 1.93 | 20.84% 4.8 | 27.25% 3.67 |
| +0.5 | 72.75% 1.37 | — | 27.25% 3.67 |
| +1.0 | 72.75% 1.37 | 14.84% 6.74 | 12.42% 8.05 |
| +1.5 | 87.58% 1.14 | — | 12.42% 8.05 |
| +2.0 | 87.58% 1.14 | 7.81% 12.81 | 4.61% 21.71 |
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。
