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
34.27%
公平赔率
2.92
平
25.28%
公平赔率
3.96
客 胜
40.44%
公平赔率
2.47
最可能比分
1 - 1
概率 10.81%
公平赔率 9.25
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 | 2.92 | — | |
| 平 | 3.96 | — | |
| 客 胜 | 2.47 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.81% | 9.25 |
| 2 | 1-2 | 8.7% | 11.49 |
| 3 | 2-1 | 8.05% | 12.42 |
| 4 | 0-1 | 7.25% | 13.79 |
| 5 | 1-0 | 6.71% | 14.9 |
| 6 | 2-2 | 6.48% | 15.43 |
| 7 | 0-2 | 5.84% | 17.13 |
| 8 | 2-0 | 5.0% | 20.0 |
| 9 | 1-3 | 4.67% | 21.42 |
| 10 | 0-0 | 4.5% | 22.2 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.5%
22.2
|
7.25%
13.79
|
5.84%
17.13
|
3.13%
31.91
|
1.26%
79.29
|
0.41%
246.24
|
| 1 |
6.71%
14.9
|
10.81%
9.25
|
8.7%
11.49
|
4.67%
21.42
|
1.88%
53.21
|
0.61%
165.26
|
| 2 |
5.0%
20.0
|
8.05%
12.42
|
6.48%
15.43
|
3.48%
28.75
|
1.4%
71.43
|
0.45%
221.83
|
| 3 |
2.48%
40.26
|
4.0%
25.01
|
3.22%
31.07
|
1.73%
57.89
|
0.7%
143.82
|
0.22%
446.63
|
| 4 |
0.93%
108.08
|
1.49%
67.14
|
1.2%
83.4
|
0.64%
155.4
|
0.26%
386.1
|
0.08%
1199.04
|
| 5 |
0.28%
362.71
|
0.44%
225.28
|
0.36%
279.88
|
0.19%
521.38
|
0.08%
1295.34
|
0.02%
4016.06
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.05%
·
公平:
95.18
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.46% | 22.54% |
| 1.5 | 43.88% | 56.12% |
| 2.5 | 18.86% | 81.14% |
| 3.5 | 6.44% | 93.56% |
| 4.5 | 1.81% | 98.19% |
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 | 4.50% | 22.20 |
| 1 | 13.97% | 7.16 |
| 2 | 21.65% | 4.62 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 17.34% | 5.77 |
| 5+ | 20.18% | 4.96 |
|
大 2.5 59.88%
小 2.5 40.12%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.27%
平
25.28%
客 胜
40.44%
大小球 2.5
大 2.5
59.88%
小 2.5
40.12%
双方进球
是
61.98%
否
38.02%
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 | 6.38% 15.68 | 10.41% 9.61 | 83.21% 1.2 |
| -1.5 | 16.79% 5.96 | — | 83.21% 1.2 |
| -1.0 | 16.79% 5.96 | 18.71% 5.34 | 64.5% 1.55 |
| -0.5 | 35.5% 2.82 | — | 64.5% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.5% 2.82 | 23.81% 4.2 | 40.7% 2.46 |
| +0.5 | 59.3% 1.69 | — | 40.7% 2.46 |
| +1.0 | 59.3% 1.69 | 20.22% 4.95 | 20.48% 4.88 |
| +1.5 | 79.52% 1.26 | — | 20.48% 4.88 |
| +2.0 | 79.52% 1.26 | 12.16% 8.23 | 8.32% 12.01 |
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。
