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
28.66%
公平赔率
3.49
平
26.58%
公平赔率
3.76
客 胜
44.76%
公平赔率
2.23
最可能比分
1 - 1
概率 11.87%
公平赔率 8.42
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 | 3.49 | — | |
| 平 | 3.76 | — | |
| 客 胜 | 2.23 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.87% | 8.42 |
| 2 | 0-1 | 9.81% | 10.19 |
| 3 | 1-2 | 9.2% | 10.87 |
| 4 | 1-0 | 7.66% | 13.06 |
| 5 | 0-2 | 7.6% | 13.15 |
| 6 | 2-1 | 7.18% | 13.92 |
| 7 | 0-0 | 6.33% | 15.8 |
| 8 | 2-2 | 5.57% | 17.97 |
| 9 | 1-3 | 4.75% | 21.04 |
| 10 | 2-0 | 4.63% | 21.58 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.33%
15.8
|
9.81%
10.19
|
7.6%
13.15
|
3.93%
25.46
|
1.52%
65.69
|
0.47%
211.91
|
| 1 |
7.66%
13.06
|
11.87%
8.42
|
9.2%
10.87
|
4.75%
21.04
|
1.84%
54.29
|
0.57%
175.13
|
| 2 |
4.63%
21.58
|
7.18%
13.92
|
5.57%
17.97
|
2.88%
34.78
|
1.11%
89.74
|
0.35%
289.52
|
| 3 |
1.87%
53.51
|
2.9%
34.52
|
2.24%
44.55
|
1.16%
86.22
|
0.45%
222.52
|
0.14%
717.88
|
| 4 |
0.57%
176.9
|
0.88%
114.13
|
0.68%
147.25
|
0.35%
284.98
|
0.14%
735.29
|
0.04%
2375.3
|
| 5 |
0.14%
730.99
|
0.21%
471.7
|
0.16%
608.64
|
0.08%
1177.86
|
0.03%
3039.51
|
0.01%
9803.92
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.68%
·
公平:
147.93
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.33% | 15.80 |
| 1 | 17.47% | 5.72 |
| 2 | 24.11% | 4.15 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 15.30% | 6.53 |
| 5+ | 14.61% | 6.84 |
|
大 2.5 52.1%
小 2.5 47.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.66%
平
26.58%
客 胜
44.76%
大小球 2.5
大 2.5
52.1%
小 2.5
47.9%
双方进球
是
55.28%
否
44.72%
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 | 3.97% 25.19 | 8.3% 12.05 | 87.73% 1.14 |
| -1.5 | 12.27% 8.15 | — | 87.73% 1.14 |
| -1.0 | 12.27% 8.15 | 17.47% 5.72 | 70.26% 1.42 |
| -0.5 | 29.74% 3.36 | — | 70.26% 1.42 |
| 0 (平手) | 29.74% 3.36 | 25.07% 3.99 | 45.19% 2.21 |
| +0.5 | 54.81% 1.82 | — | 45.19% 2.21 |
| +1.0 | 54.81% 1.82 | 22.38% 4.47 | 22.81% 4.38 |
| +1.5 | 77.19% 1.3 | — | 22.81% 4.38 |
| +2.0 | 77.19% 1.3 | 13.62% 7.34 | 9.19% 10.89 |
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。
