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
24.36%
公平赔率
4.11
平
26.85%
公平赔率
3.72
客 胜
48.79%
公平赔率
2.05
最可能比分
1 - 1
概率 12.05%
公平赔率 8.3
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 | 4.11 | — | |
| 平 | 3.72 | — | |
| 客 胜 | 2.05 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.05% | 8.3 |
| 2 | 0-1 | 11.59% | 8.63 |
| 3 | 1-2 | 9.4% | 10.64 |
| 4 | 0-2 | 9.04% | 11.06 |
| 5 | 1-0 | 7.72% | 12.95 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 6.27% | 15.96 |
| 8 | 1-3 | 4.89% | 20.46 |
| 9 | 2-2 | 4.89% | 20.46 |
| 10 | 0-3 | 4.7% | 21.28 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
11.59%
8.63
|
9.04%
11.06
|
4.7%
21.28
|
1.83%
54.56
|
0.57%
174.89
|
| 1 |
7.72%
12.95
|
12.05%
8.3
|
9.4%
10.64
|
4.89%
20.46
|
1.91%
52.46
|
0.59%
168.15
|
| 2 |
4.02%
24.9
|
6.27%
15.96
|
4.89%
20.46
|
2.54%
39.35
|
0.99%
100.89
|
0.31%
323.31
|
| 3 |
1.39%
71.81
|
2.17%
46.04
|
1.69%
59.02
|
0.88%
113.49
|
0.34%
291.04
|
0.11%
932.84
|
| 4 |
0.36%
276.24
|
0.56%
177.05
|
0.44%
227.01
|
0.23%
436.49
|
0.09%
1119.82
|
0.03%
3584.23
|
| 5 |
0.08%
1328.02
|
0.12%
851.06
|
0.09%
1091.7
|
0.05%
2100.84
|
0.02%
5376.34
|
0.01%
17241.38
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.61%
·
公平:
164.26
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
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
24.36%
平
26.85%
客 胜
48.79%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
51.07%
否
48.93%
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 | 2.67% 37.43 | 6.68% 14.97 | 90.65% 1.1 |
| -1.5 | 9.35% 10.69 | — | 90.65% 1.1 |
| -1.0 | 9.35% 10.69 | 15.93% 6.28 | 74.71% 1.34 |
| -0.5 | 25.29% 3.95 | — | 74.71% 1.34 |
| 0 (平手) | 25.29% 3.95 | 25.34% 3.95 | 49.37% 2.03 |
| +0.5 | 50.63% 1.98 | — | 49.37% 2.03 |
| +1.0 | 50.63% 1.98 | 23.9% 4.18 | 25.47% 3.93 |
| +1.5 | 74.53% 1.34 | — | 25.47% 3.93 |
| +2.0 | 74.53% 1.34 | 15.03% 6.65 | 10.44% 9.58 |
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。
