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
43.13%
公平赔率
2.32
平
24.13%
公平赔率
4.14
客 胜
32.74%
公平赔率
3.05
最可能比分
1 - 1
概率 9.8%
公平赔率 10.21
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 | 2.32 | — | |
| 平 | 4.14 | — | |
| 客 胜 | 3.05 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.8% | 10.21 |
| 2 | 2-1 | 8.77% | 11.4 |
| 3 | 1-2 | 7.64% | 13.09 |
| 4 | 2-2 | 6.84% | 14.62 |
| 5 | 1-0 | 6.28% | 15.92 |
| 6 | 2-0 | 5.62% | 17.79 |
| 7 | 0-1 | 5.47% | 18.27 |
| 8 | 3-1 | 5.23% | 19.11 |
| 9 | 0-2 | 4.27% | 23.42 |
| 10 | 3-2 | 4.08% | 24.5 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
5.47%
18.27
|
4.27%
23.42
|
2.22%
45.05
|
0.87%
115.5
|
0.27%
370.23
|
| 1 |
6.28%
15.92
|
9.8%
10.21
|
7.64%
13.09
|
3.97%
25.17
|
1.55%
64.53
|
0.48%
206.83
|
| 2 |
5.62%
17.79
|
8.77%
11.4
|
6.84%
14.62
|
3.56%
28.12
|
1.39%
72.1
|
0.43%
231.11
|
| 3 |
3.35%
29.82
|
5.23%
19.11
|
4.08%
24.5
|
2.12%
47.13
|
0.83%
120.83
|
0.26%
387.3
|
| 4 |
1.5%
66.63
|
2.34%
42.71
|
1.83%
54.76
|
0.95%
105.31
|
0.37%
270.05
|
0.12%
865.8
|
| 5 |
0.54%
186.12
|
0.84%
119.3
|
0.65%
152.95
|
0.34%
294.12
|
0.13%
754.15
|
0.04%
2415.46
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.54%
·
公平:
64.83
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.3% | 16.7% |
| 1.5 | 53.42% | 46.58% |
| 2.5 | 26.67% | 73.33% |
| 3.5 | 10.71% | 89.29% |
| 4.5 | 3.57% | 96.43% |
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 | 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
43.13%
平
24.13%
客 胜
32.74%
大小球 2.5
大 2.5
65.05%
小 2.5
34.95%
双方进球
是
65.8%
否
34.2%
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 | 10.18% 9.83 | 13.06% 7.66 | 76.76% 1.3 |
| -1.5 | 23.24% 4.3 | — | 76.76% 1.3 |
| -1.0 | 23.24% 4.3 | 20.22% 4.94 | 56.54% 1.77 |
| -0.5 | 43.46% 2.3 | — | 56.54% 1.77 |
| 0 (平手) | 43.46% 2.3 | 22.68% 4.41 | 33.86% 2.95 |
| +0.5 | 66.14% 1.51 | — | 33.86% 2.95 |
| +1.0 | 66.14% 1.51 | 17.63% 5.67 | 16.23% 6.16 |
| +1.5 | 83.77% 1.19 | — | 16.23% 6.16 |
| +2.0 | 83.77% 1.19 | 9.92% 10.08 | 6.31% 15.85 |
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。
