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
43.96%
公平赔率
2.27
平
24.07%
公平赔率
4.15
客 胜
31.97%
公平赔率
3.13
最可能比分
1 - 1
概率 9.78%
公平赔率 10.23
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 | 4.15 | — | |
| 客 胜 | 3.13 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.78% | 10.23 |
| 2 | 2-1 | 8.85% | 11.3 |
| 3 | 1-2 | 7.53% | 13.28 |
| 4 | 2-2 | 6.81% | 14.67 |
| 5 | 1-0 | 6.35% | 15.75 |
| 6 | 2-0 | 5.75% | 17.4 |
| 7 | 0-1 | 5.4% | 18.51 |
| 8 | 3-1 | 5.34% | 18.73 |
| 9 | 0-2 | 4.16% | 24.04 |
| 10 | 3-2 | 4.11% | 24.32 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
5.4%
18.51
|
4.16%
24.04
|
2.14%
46.83
|
0.82%
121.62
|
0.25%
394.94
|
| 1 |
6.35%
15.75
|
9.78%
10.23
|
7.53%
13.28
|
3.87%
25.87
|
1.49%
67.2
|
0.46%
218.15
|
| 2 |
5.75%
17.4
|
8.85%
11.3
|
6.81%
14.67
|
3.5%
28.59
|
1.35%
74.25
|
0.41%
241.08
|
| 3 |
3.47%
28.84
|
5.34%
18.73
|
4.11%
24.32
|
2.11%
47.38
|
0.81%
123.06
|
0.25%
399.52
|
| 4 |
1.57%
63.73
|
2.42%
41.39
|
1.86%
53.75
|
0.96%
104.7
|
0.37%
271.96
|
0.11%
882.61
|
| 5 |
0.57%
176.06
|
0.87%
114.32
|
0.67%
148.48
|
0.35%
289.27
|
0.13%
751.31
|
0.04%
2439.02
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.56%
·
公平:
63.98
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
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 | 3.51% | 28.50 |
| 1 | 11.75% | 8.51 |
| 2 | 19.69% | 5.08 |
| 3 | 21.98% | 4.55 |
| 4 | 18.41% | 5.43 |
| 5+ | 24.66% | 4.06 |
|
大 2.5 65.05%
小 2.5 34.95%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.96%
平
24.07%
客 胜
31.97%
大小球 2.5
大 2.5
65.05%
小 2.5
34.95%
双方进球
是
65.7%
否
34.3%
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 | 10.57% 9.46 | 13.34% 7.5 | 76.09% 1.31 |
| -1.5 | 23.91% 4.18 | — | 76.09% 1.31 |
| -1.0 | 23.91% 4.18 | 20.41% 4.9 | 55.68% 1.8 |
| -0.5 | 44.32% 2.26 | — | 55.68% 1.8 |
| 0 (平手) | 44.32% 2.26 | 22.63% 4.42 | 33.05% 3.03 |
| +0.5 | 66.95% 1.49 | — | 33.05% 3.03 |
| +1.0 | 66.95% 1.49 | 17.37% 5.76 | 15.68% 6.38 |
| +1.5 | 84.32% 1.19 | — | 15.68% 6.38 |
| +2.0 | 84.32% 1.19 | 9.65% 10.36 | 6.03% 16.58 |
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。
