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
39.74%
公平赔率
2.52
平
24.96%
公平赔率
4.01
客 胜
35.3%
公平赔率
2.83
最可能比分
1 - 1
概率 10.51%
公平赔率 9.52
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 | 2.52 | — | |
| 平 | 4.01 | — | |
| 客 胜 | 2.83 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.51% | 9.52 |
| 2 | 2-1 | 8.56% | 11.68 |
| 3 | 1-2 | 8.14% | 12.28 |
| 4 | 1-0 | 6.78% | 14.75 |
| 5 | 2-2 | 6.64% | 15.07 |
| 6 | 0-1 | 6.45% | 15.51 |
| 7 | 2-0 | 5.52% | 18.1 |
| 8 | 0-2 | 5.0% | 20.02 |
| 9 | 3-1 | 4.65% | 21.49 |
| 10 | 1-3 | 4.21% | 23.77 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.16%
24.05
|
6.45%
15.51
|
5.0%
20.02
|
2.58%
38.74
|
1.0%
99.99
|
0.31%
322.58
|
| 1 |
6.78%
14.75
|
10.51%
9.52
|
8.14%
12.28
|
4.21%
23.77
|
1.63%
61.34
|
0.51%
197.86
|
| 2 |
5.52%
18.1
|
8.56%
11.68
|
6.64%
15.07
|
3.43%
29.17
|
1.33%
75.27
|
0.41%
242.78
|
| 3 |
3.0%
33.32
|
4.65%
21.49
|
3.61%
27.73
|
1.86%
53.68
|
0.72%
138.52
|
0.22%
446.83
|
| 4 |
1.22%
81.75
|
1.9%
52.75
|
1.47%
68.06
|
0.76%
131.73
|
0.29%
339.9
|
0.09%
1096.49
|
| 5 |
0.4%
250.75
|
0.62%
161.79
|
0.48%
208.77
|
0.25%
404.04
|
0.1%
1042.75
|
0.03%
3367.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.18%
·
公平:
85.07
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 4.16% | 24.05 |
| 1 | 13.22% | 7.56 |
| 2 | 21.03% | 4.76 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 17.72% | 5.64 |
| 5+ | 21.58% | 4.63 |
|
大 2.5 61.59%
小 2.5 38.41%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.74%
平
24.96%
客 胜
35.30%
大小球 2.5
大 2.5
61.59%
小 2.5
38.41%
双方进球
是
63.34%
否
36.66%
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 | 8.24% 12.14 | 11.92% 8.39 | 79.84% 1.25 |
| -1.5 | 20.16% 4.96 | — | 79.84% 1.25 |
| -1.0 | 20.16% 4.96 | 19.81% 5.05 | 60.03% 1.67 |
| -0.5 | 39.97% 2.5 | — | 60.03% 1.67 |
| 0 (平手) | 39.97% 2.5 | 23.49% 4.26 | 36.54% 2.74 |
| +0.5 | 63.46% 1.58 | — | 36.54% 2.74 |
| +1.0 | 63.46% 1.58 | 18.84% 5.31 | 17.7% 5.65 |
| +1.5 | 82.3% 1.22 | — | 17.7% 5.65 |
| +2.0 | 82.3% 1.22 | 10.78% 9.28 | 6.92% 14.45 |
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。
