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
40.33%
公平赔率
2.48
平
24.53%
公平赔率
4.08
客 胜
35.14%
公平赔率
2.85
最可能比分
1 - 1
概率 10.11%
公平赔率 9.89
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 | 2.48 | — | |
| 平 | 4.08 | — | |
| 客 胜 | 2.85 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.11% | 9.89 |
| 2 | 2-1 | 8.54% | 11.7 |
| 3 | 1-2 | 8.04% | 12.44 |
| 4 | 2-2 | 6.79% | 14.72 |
| 5 | 1-0 | 6.36% | 15.73 |
| 6 | 0-1 | 5.98% | 16.71 |
| 7 | 2-0 | 5.37% | 18.61 |
| 8 | 3-1 | 4.81% | 20.78 |
| 9 | 0-2 | 4.76% | 21.02 |
| 10 | 1-3 | 4.26% | 23.47 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.76%
26.58
|
5.98%
16.71
|
4.76%
21.02
|
2.52%
39.67
|
1.0%
99.79
|
0.32%
313.77
|
| 1 |
6.36%
15.73
|
10.11%
9.89
|
8.04%
12.44
|
4.26%
23.47
|
1.69%
59.05
|
0.54%
185.7
|
| 2 |
5.37%
18.61
|
8.54%
11.7
|
6.79%
14.72
|
3.6%
27.78
|
1.43%
69.88
|
0.46%
219.73
|
| 3 |
3.03%
33.03
|
4.81%
20.78
|
3.83%
26.13
|
2.03%
49.31
|
0.81%
124.05
|
0.26%
390.17
|
| 4 |
1.28%
78.19
|
2.03%
49.18
|
1.62%
61.86
|
0.86%
116.71
|
0.34%
293.6
|
0.11%
923.36
|
| 5 |
0.43%
231.32
|
0.69%
145.5
|
0.55%
183.02
|
0.29%
345.3
|
0.12%
868.81
|
0.04%
2732.24
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.36%
·
公平:
73.51
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.76% | 26.58 |
| 1 | 12.34% | 8.10 |
| 2 | 20.24% | 4.94 |
| 3 | 22.13% | 4.52 |
| 4 | 18.15% | 5.51 |
| 5+ | 23.38% | 4.28 |
|
大 2.5 63.65%
小 2.5 36.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.33%
平
24.53%
客 胜
35.14%
大小球 2.5
大 2.5
63.65%
小 2.5
36.35%
双方进球
是
64.92%
否
35.08%
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 | 8.73% 11.45 | 12.13% 8.25 | 79.14% 1.26 |
| -1.5 | 20.86% 4.79 | — | 79.14% 1.26 |
| -1.0 | 20.86% 4.79 | 19.71% 5.07 | 59.43% 1.68 |
| -0.5 | 40.57% 2.46 | — | 59.43% 1.68 |
| 0 (平手) | 40.57% 2.46 | 23.07% 4.33 | 36.35% 2.75 |
| +0.5 | 63.65% 1.57 | — | 36.35% 2.75 |
| +1.0 | 63.65% 1.57 | 18.55% 5.39 | 17.81% 5.62 |
| +1.5 | 82.19% 1.22 | — | 17.81% 5.62 |
| +2.0 | 82.19% 1.22 | 10.74% 9.32 | 7.07% 14.14 |
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。
