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
48.72%
公平赔率
2.05
平
22.44%
公平赔率
4.46
客 胜
28.84%
公平赔率
3.47
最可能比分
2 - 1
概率 8.73%
公平赔率 11.46
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 | 2.05 | — | |
| 平 | 4.46 | — | |
| 客 胜 | 3.47 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.73% | 11.46 |
| 2 | 1-1 | 8.35% | 11.98 |
| 3 | 2-2 | 6.98% | 14.32 |
| 4 | 1-2 | 6.68% | 14.97 |
| 5 | 3-1 | 6.08% | 16.45 |
| 6 | 2-0 | 5.45% | 18.33 |
| 7 | 1-0 | 5.22% | 19.16 |
| 8 | 3-2 | 4.86% | 20.56 |
| 9 | 0-1 | 4.0% | 25.03 |
| 10 | 3-0 | 3.8% | 26.32 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.5%
40.04
|
4.0%
25.03
|
3.2%
31.28
|
1.7%
58.66
|
0.68%
146.65
|
0.22%
458.3
|
| 1 |
5.22%
19.16
|
8.35%
11.98
|
6.68%
14.97
|
3.56%
28.07
|
1.43%
70.17
|
0.46%
219.25
|
| 2 |
5.45%
18.33
|
8.73%
11.46
|
6.98%
14.32
|
3.72%
26.86
|
1.49%
67.15
|
0.48%
209.82
|
| 3 |
3.8%
26.32
|
6.08%
16.45
|
4.86%
20.56
|
2.59%
38.55
|
1.04%
96.38
|
0.33%
301.2
|
| 4 |
1.99%
50.37
|
3.18%
31.48
|
2.54%
39.35
|
1.36%
73.78
|
0.54%
184.47
|
0.17%
576.37
|
| 5 |
0.83%
120.5
|
1.33%
75.31
|
1.06%
94.14
|
0.57%
176.52
|
0.23%
441.31
|
0.07%
1379.31
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.59%
·
公平:
38.55
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.63% | 12.37% |
| 1.5 | 61.78% | 38.22% |
| 2.5 | 34.77% | 65.23% |
| 3.5 | 15.95% | 84.05% |
| 4.5 | 6.11% | 93.89% |
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 | 2.50% | 40.04 |
| 1 | 9.21% | 10.85 |
| 2 | 17.00% | 5.88 |
| 3 | 20.91% | 4.78 |
| 4 | 19.29% | 5.18 |
| 5+ | 31.08% | 3.22 |
|
大 2.5 71.29%
小 2.5 28.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
48.72%
平
22.44%
客 胜
28.84%
大小球 2.5
大 2.5
71.29%
小 2.5
28.71%
双方进球
是
69.94%
否
30.06%
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 | 14.06% 7.11 | 14.73% 6.79 | 71.21% 1.4 |
| -1.5 | 28.79% 3.47 | — | 71.21% 1.4 |
| -1.0 | 28.79% 3.47 | 20.42% 4.9 | 50.79% 1.97 |
| -0.5 | 49.21% 2.03 | — | 50.79% 1.97 |
| 0 (平手) | 49.21% 2.03 | 21.04% 4.75 | 29.75% 3.36 |
| +0.5 | 70.25% 1.42 | — | 29.75% 3.36 |
| +1.0 | 70.25% 1.42 | 15.63% 6.4 | 14.12% 7.08 |
| +1.5 | 85.88% 1.16 | — | 14.12% 7.08 |
| +2.0 | 85.88% 1.16 | 8.63% 11.59 | 5.48% 18.23 |
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。
