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
25.15%
公平赔率
3.98
平
27.01%
公平赔率
3.7
客 胜
47.83%
公平赔率
2.09
最可能比分
1 - 1
概率 12.12%
公平赔率 8.25
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 | 3.98 | — | |
| 平 | 3.7 | — | |
| 客 胜 | 2.09 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.12% | 8.25 |
| 2 | 0-1 | 11.44% | 8.74 |
| 3 | 1-2 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 0-2 | 8.81% | 11.35 |
| 5 | 1-0 | 7.87% | 12.7 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 6.43% | 15.56 |
| 8 | 2-2 | 4.95% | 20.21 |
| 9 | 1-3 | 4.79% | 20.87 |
| 10 | 0-3 | 4.52% | 22.12 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
11.44%
8.74
|
8.81%
11.35
|
4.52%
22.12
|
1.74%
57.45
|
0.54%
186.53
|
| 1 |
7.87%
12.7
|
12.12%
8.25
|
9.34%
10.71
|
4.79%
20.87
|
1.85%
54.2
|
0.57%
175.96
|
| 2 |
4.17%
23.97
|
6.43%
15.56
|
4.95%
20.21
|
2.54%
39.37
|
0.98%
102.26
|
0.3%
332.01
|
| 3 |
1.47%
67.82
|
2.27%
44.04
|
1.75%
57.2
|
0.9%
111.42
|
0.35%
289.44
|
0.11%
939.85
|
| 4 |
0.39%
255.95
|
0.6%
166.2
|
0.46%
215.84
|
0.24%
420.52
|
0.09%
1091.7
|
0.03%
3546.1
|
| 5 |
0.08%
1207.73
|
0.13%
783.7
|
0.1%
1018.33
|
0.05%
1984.13
|
0.02%
5154.64
|
0.01%
16666.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.58%
·
公平:
171.14
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.35% | 34.65% |
| 1.5 | 28.63% | 71.37% |
| 2.5 | 9.17% | 90.83% |
| 3.5 | 2.29% | 97.71% |
| 4.5 | 0.47% | 99.53% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
25.15%
平
27.01%
客 胜
47.83%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
51.34%
否
48.66%
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 | 2.85% 35.08 | 6.96% 14.37 | 90.19% 1.11 |
| -1.5 | 9.81% 10.19 | — | 90.19% 1.11 |
| -1.0 | 9.81% 10.19 | 16.31% 6.13 | 73.88% 1.35 |
| -0.5 | 26.12% 3.83 | — | 73.88% 1.35 |
| 0 (平手) | 26.12% 3.83 | 25.5% 3.92 | 48.39% 2.07 |
| +0.5 | 51.61% 1.94 | — | 48.39% 2.07 |
| +1.0 | 51.61% 1.94 | 23.69% 4.22 | 24.7% 4.05 |
| +1.5 | 75.3% 1.33 | — | 24.7% 4.05 |
| +2.0 | 75.3% 1.33 | 14.69% 6.81 | 10.01% 9.99 |
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。
