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
22.42%
公平赔率
4.46
平
26.41%
公平赔率
3.79
客 胜
51.17%
公平赔率
1.95
最可能比分
0 - 1
概率 11.96%
公平赔率 8.36
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 | 4.46 | — | |
| 平 | 3.79 | — | |
| 客 胜 | 1.95 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 11.96% | 8.36 |
| 2 | 1-1 | 11.84% | 8.45 |
| 3 | 0-2 | 9.63% | 10.39 |
| 4 | 1-2 | 9.53% | 10.49 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 1-0 | 7.35% | 13.6 |
| 7 | 2-1 | 5.86% | 17.06 |
| 8 | 0-3 | 5.17% | 19.36 |
| 9 | 1-3 | 5.11% | 19.55 |
| 10 | 2-2 | 4.72% | 21.2 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
11.96%
8.36
|
9.63%
10.39
|
5.17%
19.36
|
2.08%
48.09
|
0.67%
149.37
|
| 1 |
7.35%
13.6
|
11.84%
8.45
|
9.53%
10.49
|
5.11%
19.55
|
2.06%
48.58
|
0.66%
150.85
|
| 2 |
3.64%
27.47
|
5.86%
17.06
|
4.72%
21.2
|
2.53%
39.5
|
1.02%
98.14
|
0.33%
304.79
|
| 3 |
1.2%
83.26
|
1.93%
51.71
|
1.56%
64.24
|
0.84%
119.7
|
0.34%
297.35
|
0.11%
923.36
|
| 4 |
0.3%
336.36
|
0.48%
208.94
|
0.39%
259.54
|
0.21%
483.56
|
0.08%
1201.92
|
0.03%
3731.34
|
| 5 |
0.06%
1697.79
|
0.09%
1054.85
|
0.08%
1310.62
|
0.04%
2444.99
|
0.02%
6060.61
|
0.01%
18867.92
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.68%
·
公平:
147.54
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.84% | 37.16% |
| 1.5 | 26.06% | 73.94% |
| 2.5 | 7.85% | 92.15% |
| 3.5 | 1.84% | 98.16% |
| 4.5 | 0.35% | 99.65% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
22.42%
平
26.41%
客 胜
51.17%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
50.28%
否
49.72%
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 | 2.26% 44.26 | 6.0% 16.66 | 91.74% 1.09 |
| -1.5 | 8.26% 12.1 | — | 91.74% 1.09 |
| -1.0 | 8.26% 12.1 | 14.99% 6.67 | 76.74% 1.3 |
| -0.5 | 23.26% 4.3 | — | 76.74% 1.3 |
| 0 (平手) | 23.26% 4.3 | 24.91% 4.01 | 51.84% 1.93 |
| +0.5 | 48.16% 2.08 | — | 51.84% 1.93 |
| +1.0 | 48.16% 2.08 | 24.38% 4.1 | 27.45% 3.64 |
| +1.5 | 72.55% 1.38 | — | 27.45% 3.64 |
| +2.0 | 72.55% 1.38 | 15.88% 6.3 | 11.58% 8.64 |
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。
