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
32.58%
公平赔率
3.07
平
25.97%
公平赔率
3.85
客 胜
41.45%
公平赔率
2.41
最可能比分
1 - 1
概率 11.38%
公平赔率 8.79
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 | 3.07 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 2.41 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.38% | 8.79 |
| 2 | 1-2 | 8.88% | 11.26 |
| 3 | 0-1 | 8.25% | 12.13 |
| 4 | 2-1 | 7.85% | 12.73 |
| 5 | 1-0 | 7.3% | 13.71 |
| 6 | 0-2 | 6.43% | 15.55 |
| 7 | 2-2 | 6.13% | 16.33 |
| 8 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 9 | 2-0 | 5.03% | 19.87 |
| 10 | 1-3 | 4.62% | 21.66 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
8.25%
12.13
|
6.43%
15.55
|
3.35%
29.9
|
1.3%
76.65
|
0.41%
245.7
|
| 1 |
7.3%
13.71
|
11.38%
8.79
|
8.88%
11.26
|
4.62%
21.66
|
1.8%
55.55
|
0.56%
178.03
|
| 2 |
5.03%
19.87
|
7.85%
12.73
|
6.13%
16.33
|
3.19%
31.4
|
1.24%
80.5
|
0.39%
258.0
|
| 3 |
2.32%
43.19
|
3.61%
27.68
|
2.82%
35.49
|
1.47%
68.25
|
0.57%
175.01
|
0.18%
560.85
|
| 4 |
0.8%
125.17
|
1.25%
80.24
|
0.97%
102.87
|
0.51%
197.82
|
0.2%
507.36
|
0.06%
1626.02
|
| 5 |
0.22%
453.51
|
0.34%
290.7
|
0.27%
372.72
|
0.14%
716.85
|
0.05%
1838.24
|
0.02%
5882.35
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.83%
·
公平:
120.03
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.58%
平
25.97%
客 胜
41.45%
大小球 2.5
大 2.5
56.32%
小 2.5
43.68%
双方进球
是
59.12%
否
40.88%
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 | 5.47% 18.27 | 9.77% 10.23 | 84.76% 1.18 |
| -1.5 | 15.24% 6.56 | — | 84.76% 1.18 |
| -1.0 | 15.24% 6.56 | 18.53% 5.4 | 66.23% 1.51 |
| -0.5 | 33.77% 2.96 | — | 66.23% 1.51 |
| 0 (平手) | 33.77% 2.96 | 24.47% 4.09 | 41.75% 2.4 |
| +0.5 | 58.25% 1.72 | — | 41.75% 2.4 |
| +1.0 | 58.25% 1.72 | 20.95% 4.77 | 20.81% 4.81 |
| +1.5 | 79.19% 1.26 | — | 20.81% 4.81 |
| +2.0 | 79.19% 1.26 | 12.49% 8.01 | 8.32% 12.02 |
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。
