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
39.17%
公平赔率
2.55
平
24.84%
公平赔率
4.02
客 胜
35.98%
公平赔率
2.78
最可能比分
1 - 1
概率 10.39%
公平赔率 9.62
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 | 2.55 | — | |
| 平 | 4.02 | — | |
| 客 胜 | 2.78 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.39% | 9.62 |
| 2 | 2-1 | 8.47% | 11.81 |
| 3 | 1-2 | 8.21% | 12.18 |
| 4 | 2-2 | 6.69% | 14.94 |
| 5 | 1-0 | 6.58% | 15.2 |
| 6 | 0-1 | 6.38% | 15.68 |
| 7 | 2-0 | 5.36% | 18.65 |
| 8 | 0-2 | 5.04% | 19.85 |
| 9 | 3-1 | 4.6% | 21.73 |
| 10 | 1-3 | 4.32% | 23.12 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.04%
24.78
|
6.38%
15.68
|
5.04%
19.85
|
2.65%
37.69
|
1.05%
95.43
|
0.33%
302.02
|
| 1 |
6.58%
15.2
|
10.39%
9.62
|
8.21%
12.18
|
4.32%
23.12
|
1.71%
58.54
|
0.54%
185.25
|
| 2 |
5.36%
18.65
|
8.47%
11.81
|
6.69%
14.94
|
3.52%
28.37
|
1.39%
71.83
|
0.44%
227.32
|
| 3 |
2.91%
34.33
|
4.6%
21.73
|
3.64%
27.5
|
1.91%
52.22
|
0.76%
132.21
|
0.24%
418.41
|
| 4 |
1.19%
84.25
|
1.88%
53.32
|
1.48%
67.49
|
0.78%
128.16
|
0.31%
324.46
|
0.1%
1026.69
|
| 5 |
0.39%
258.4
|
0.61%
163.56
|
0.48%
207.04
|
0.25%
393.08
|
0.1%
995.02
|
0.03%
3144.65
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.22%
·
公平:
81.69
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 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.04% | 24.78 |
| 1 | 12.95% | 7.72 |
| 2 | 20.79% | 4.81 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 17.85% | 5.60 |
| 5+ | 22.12% | 4.52 |
|
大 2.5 62.22%
小 2.5 37.78%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.17%
平
24.84%
客 胜
35.98%
大小球 2.5
大 2.5
62.22%
小 2.5
37.78%
双方进球
是
63.85%
否
36.15%
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 | 8.07% 12.39 | 11.73% 8.53 | 80.2% 1.25 |
| -1.5 | 19.8% 5.05 | — | 80.2% 1.25 |
| -1.0 | 19.8% 5.05 | 19.57% 5.11 | 60.62% 1.65 |
| -0.5 | 39.38% 2.54 | — | 60.62% 1.65 |
| 0 (平手) | 39.38% 2.54 | 23.38% 4.28 | 37.24% 2.68 |
| +0.5 | 62.76% 1.59 | — | 37.24% 2.68 |
| +1.0 | 62.76% 1.59 | 18.97% 5.27 | 18.27% 5.47 |
| +1.5 | 81.73% 1.22 | — | 18.27% 5.47 |
| +2.0 | 81.73% 1.22 | 11.02% 9.07 | 7.25% 13.79 |
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。
