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
38.56%
公平赔率
2.59
平
25.28%
公平赔率
3.96
客 胜
36.16%
公平赔率
2.77
最可能比分
1 - 1
概率 10.78%
公平赔率 9.27
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 | 2.59 | — | |
| 平 | 3.96 | — | |
| 客 胜 | 2.77 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.78% | 9.27 |
| 2 | 2-1 | 8.47% | 11.81 |
| 3 | 1-2 | 8.3% | 12.04 |
| 4 | 1-0 | 7.0% | 14.28 |
| 5 | 0-1 | 6.87% | 14.56 |
| 6 | 2-2 | 6.52% | 15.34 |
| 7 | 2-0 | 5.5% | 18.19 |
| 8 | 0-2 | 5.29% | 18.91 |
| 9 | 0-0 | 4.46% | 22.42 |
| 10 | 3-1 | 4.43% | 22.57 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.46%
22.42
|
6.87%
14.56
|
5.29%
18.91
|
2.71%
36.83
|
1.05%
95.68
|
0.32%
310.66
|
| 1 |
7.0%
14.28
|
10.78%
9.27
|
8.3%
12.04
|
4.26%
23.46
|
1.64%
60.94
|
0.51%
197.86
|
| 2 |
5.5%
18.19
|
8.47%
11.81
|
6.52%
15.34
|
3.35%
29.89
|
1.29%
77.63
|
0.4%
252.02
|
| 3 |
2.88%
34.76
|
4.43%
22.57
|
3.41%
29.32
|
1.75%
57.11
|
0.67%
148.32
|
0.21%
481.7
|
| 4 |
1.13%
88.57
|
1.74%
57.51
|
1.34%
74.69
|
0.69%
145.5
|
0.26%
377.93
|
0.08%
1226.99
|
| 5 |
0.35%
282.09
|
0.55%
183.15
|
0.42%
237.87
|
0.22%
463.39
|
0.08%
1203.37
|
0.03%
3906.25
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.05%
·
公平:
94.83
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
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 | 4.46% | 22.42 |
| 1 | 13.87% | 7.21 |
| 2 | 21.57% | 4.64 |
| 3 | 22.36% | 4.47 |
| 4 | 17.39% | 5.75 |
| 5+ | 20.35% | 4.91 |
|
大 2.5 60.1%
小 2.5 39.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.56%
平
25.28%
客 胜
36.16%
大小球 2.5
大 2.5
60.1%
小 2.5
39.9%
双方进球
是
62.22%
否
37.78%
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 | 7.59% 13.18 | 11.5% 8.69 | 80.91% 1.24 |
| -1.5 | 19.09% 5.24 | — | 80.91% 1.24 |
| -1.0 | 19.09% 5.24 | 19.66% 5.09 | 61.25% 1.63 |
| -0.5 | 38.75% 2.58 | — | 61.25% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.75% 2.58 | 23.8% 4.2 | 37.45% 2.67 |
| +0.5 | 62.55% 1.6 | — | 37.45% 2.67 |
| +1.0 | 62.55% 1.6 | 19.28% 5.19 | 18.17% 5.5 |
| +1.5 | 81.83% 1.22 | — | 18.17% 5.5 |
| +2.0 | 81.83% 1.22 | 11.07% 9.03 | 7.1% 14.09 |
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。
