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
47.18%
公平赔率
2.12
平
23.37%
公平赔率
4.28
客 胜
29.45%
公平赔率
3.4
最可能比分
1 - 1
概率 9.27%
公平赔率 10.79
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 | 2.12 | — | |
| 平 | 4.28 | — | |
| 客 胜 | 3.4 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.27% | 10.79 |
| 2 | 2-1 | 8.99% | 11.12 |
| 3 | 1-2 | 7.04% | 14.2 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.64 |
| 5 | 1-0 | 6.1% | 16.4 |
| 6 | 2-0 | 5.91% | 16.91 |
| 7 | 3-1 | 5.81% | 17.2 |
| 8 | 0-1 | 4.78% | 20.93 |
| 9 | 3-2 | 4.42% | 22.63 |
| 10 | 3-0 | 3.82% | 26.15 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.14%
31.82
|
4.78%
20.93
|
3.63%
27.54
|
1.84%
54.36
|
0.7%
143.06
|
0.21%
470.59
|
| 1 |
6.1%
16.4
|
9.27%
10.79
|
7.04%
14.2
|
3.57%
28.02
|
1.36%
73.74
|
0.41%
242.54
|
| 2 |
5.91%
16.91
|
8.99%
11.12
|
6.83%
14.64
|
3.46%
28.89
|
1.32%
76.02
|
0.4%
250.06
|
| 3 |
3.82%
26.15
|
5.81%
17.2
|
4.42%
22.63
|
2.24%
44.67
|
0.85%
117.55
|
0.26%
386.7
|
| 4 |
1.85%
53.91
|
2.82%
35.47
|
2.14%
46.67
|
1.09%
92.11
|
0.41%
242.37
|
0.13%
797.45
|
| 5 |
0.72%
138.95
|
1.09%
91.41
|
0.83%
120.28
|
0.42%
237.36
|
0.16%
624.61
|
0.05%
2053.39
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.92%
·
公平:
52.19
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.63% | 14.37% |
| 1.5 | 57.75% | 42.25% |
| 2.5 | 30.71% | 69.29% |
| 3.5 | 13.22% | 86.78% |
| 4.5 | 4.74% | 95.26% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.14% | 31.82 |
| 1 | 10.87% | 9.20 |
| 2 | 18.81% | 5.32 |
| 3 | 21.70% | 4.61 |
| 4 | 18.77% | 5.33 |
| 5+ | 26.70% | 3.75 |
|
大 2.5 67.17%
小 2.5 32.83%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
47.18%
平
23.37%
客 胜
29.45%
大小球 2.5
大 2.5
67.17%
小 2.5
32.83%
双方进球
是
66.9%
否
33.1%
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 | 12.51% 7.99 | 14.35% 6.97 | 73.14% 1.37 |
| -1.5 | 26.86% 3.72 | — | 73.14% 1.37 |
| -1.0 | 26.86% 3.72 | 20.77% 4.82 | 52.37% 1.91 |
| -0.5 | 47.63% 2.1 | — | 52.37% 1.91 |
| 0 (平手) | 47.63% 2.1 | 21.95% 4.56 | 30.42% 3.29 |
| +0.5 | 69.58% 1.44 | — | 30.42% 3.29 |
| +1.0 | 69.58% 1.44 | 16.27% 6.15 | 14.15% 7.07 |
| +1.5 | 85.85% 1.16 | — | 14.15% 7.07 |
| +2.0 | 85.85% 1.16 | 8.81% 11.35 | 5.34% 18.73 |
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。
