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
28.56%
公平赔率
3.5
平
26.12%
公平赔率
3.83
客 胜
45.32%
公平赔率
2.21
最可能比分
1 - 1
概率 11.59%
公平赔率 8.63
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 | 3.5 | — | |
| 平 | 3.83 | — | |
| 客 胜 | 2.21 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.59% | 8.63 |
| 2 | 0-1 | 9.35% | 10.7 |
| 3 | 1-2 | 9.27% | 10.78 |
| 4 | 0-2 | 7.48% | 13.37 |
| 5 | 1-0 | 7.24% | 13.8 |
| 6 | 2-1 | 7.19% | 13.91 |
| 7 | 0-0 | 5.84% | 17.12 |
| 8 | 2-2 | 5.75% | 17.39 |
| 9 | 1-3 | 4.95% | 20.22 |
| 10 | 2-0 | 4.49% | 22.26 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.84%
17.12
|
9.35%
10.7
|
7.48%
13.37
|
3.99%
25.07
|
1.6%
62.68
|
0.51%
195.89
|
| 1 |
7.24%
13.8
|
11.59%
8.63
|
9.27%
10.78
|
4.95%
20.22
|
1.98%
50.55
|
0.63%
157.95
|
| 2 |
4.49%
22.26
|
7.19%
13.91
|
5.75%
17.39
|
3.07%
32.61
|
1.23%
81.53
|
0.39%
254.78
|
| 3 |
1.86%
53.86
|
2.97%
33.66
|
2.38%
42.08
|
1.27%
78.9
|
0.51%
197.24
|
0.16%
616.52
|
| 4 |
0.58%
173.76
|
0.92%
108.59
|
0.74%
135.74
|
0.39%
254.52
|
0.16%
636.13
|
0.05%
1988.07
|
| 5 |
0.14%
700.77
|
0.23%
437.83
|
0.18%
547.35
|
0.1%
1026.69
|
0.04%
2564.1
|
0.01%
8000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.78%
·
公平:
128.3
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.06% | 28.94% |
| 1.5 | 35.18% | 64.82% |
| 2.5 | 12.93% | 87.07% |
| 3.5 | 3.73% | 96.27% |
| 4.5 | 0.88% | 99.12% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.81% | 20.19% |
| 1.5 | 47.51% | 52.49% |
| 2.5 | 21.66% | 78.34% |
| 3.5 | 7.88% | 92.12% |
| 4.5 | 2.37% | 97.63% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.84% | 17.12 |
| 1 | 16.59% | 6.03 |
| 2 | 23.56% | 4.24 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 15.84% | 6.31 |
| 5+ | 15.86% | 6.30 |
|
大 2.5 54.0%
小 2.5 46.0%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.56%
平
26.12%
客 胜
45.32%
大小球 2.5
大 2.5
54.0%
小 2.5
46.0%
双方进球
是
56.71%
否
43.29%
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 | 4.07% 24.56 | 8.3% 12.04 | 87.62% 1.14 |
| -1.5 | 12.38% 8.08 | — | 87.62% 1.14 |
| -1.0 | 12.38% 8.08 | 17.24% 5.8 | 70.38% 1.42 |
| -0.5 | 29.62% 3.38 | — | 70.38% 1.42 |
| 0 (平手) | 29.62% 3.38 | 24.62% 4.06 | 45.76% 2.19 |
| +0.5 | 54.24% 1.84 | — | 45.76% 2.19 |
| +1.0 | 54.24% 1.84 | 22.25% 4.49 | 23.51% 4.25 |
| +1.5 | 76.49% 1.31 | — | 23.51% 4.25 |
| +2.0 | 76.49% 1.31 | 13.83% 7.23 | 9.68% 10.33 |
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。
