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
29.04%
公平赔率
3.44
平
26.07%
公平赔率
3.84
客 胜
44.89%
公平赔率
2.23
最可能比分
1 - 1
概率 11.55%
公平赔率 8.66
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 | 3.44 | — | |
| 平 | 3.84 | — | |
| 客 胜 | 2.23 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.55% | 8.66 |
| 2 | 1-2 | 9.24% | 10.83 |
| 3 | 0-1 | 9.16% | 10.91 |
| 4 | 0-2 | 7.33% | 13.64 |
| 5 | 2-1 | 7.27% | 13.75 |
| 6 | 1-0 | 7.22% | 13.86 |
| 7 | 2-2 | 5.82% | 17.19 |
| 8 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 9 | 1-3 | 4.93% | 20.3 |
| 10 | 2-0 | 4.55% | 22.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
9.16%
10.91
|
7.33%
13.64
|
3.91%
25.58
|
1.56%
63.95
|
0.5%
199.84
|
| 1 |
7.22%
13.86
|
11.55%
8.66
|
9.24%
10.83
|
4.93%
20.3
|
1.97%
50.75
|
0.63%
158.6
|
| 2 |
4.55%
22.0
|
7.27%
13.75
|
5.82%
17.19
|
3.1%
32.22
|
1.24%
80.55
|
0.4%
251.76
|
| 3 |
1.91%
52.38
|
3.05%
32.73
|
2.44%
40.92
|
1.3%
76.72
|
0.52%
191.79
|
0.17%
599.52
|
| 4 |
0.6%
166.28
|
0.96%
103.92
|
0.77%
129.9
|
0.41%
243.55
|
0.16%
609.01
|
0.05%
1901.14
|
| 5 |
0.15%
659.63
|
0.24%
412.37
|
0.19%
515.46
|
0.1%
966.18
|
0.04%
2415.46
|
0.01%
7575.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.79%
·
公平:
125.93
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
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 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.96% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大 2.5 54.47%
小 2.5 45.53%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.04%
平
26.07%
客 胜
44.89%
大小球 2.5
大 2.5
54.47%
小 2.5
45.53%
双方进球
是
57.17%
否
42.83%
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 | 4.24% 23.59 | 8.48% 11.79 | 87.28% 1.15 |
| -1.5 | 12.72% 7.86 | — | 87.28% 1.15 |
| -1.0 | 12.72% 7.86 | 17.39% 5.75 | 69.89% 1.43 |
| -0.5 | 30.11% 3.32 | — | 69.89% 1.43 |
| 0 (平手) | 30.11% 3.32 | 24.57% 4.07 | 45.32% 2.21 |
| +0.5 | 54.68% 1.83 | — | 45.32% 2.21 |
| +1.0 | 54.68% 1.83 | 22.08% 4.53 | 23.24% 4.3 |
| +1.5 | 76.76% 1.3 | — | 23.24% 4.3 |
| +2.0 | 76.76% 1.3 | 13.68% 7.31 | 9.56% 10.46 |
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。
