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
34.51%
公平赔率
2.9
平
25.25%
公平赔率
3.96
客 胜
40.25%
公平赔率
2.48
最可能比分
1 - 1
概率 10.77%
公平赔率 9.28
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 | 2.9 | — | |
| 平 | 3.96 | — | |
| 客 胜 | 2.48 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.77% | 9.28 |
| 2 | 1-2 | 8.67% | 11.53 |
| 3 | 2-1 | 8.08% | 12.38 |
| 4 | 0-1 | 7.18% | 13.93 |
| 5 | 1-0 | 6.69% | 14.95 |
| 6 | 2-2 | 6.5% | 15.38 |
| 7 | 0-2 | 5.78% | 17.3 |
| 8 | 2-0 | 5.02% | 19.93 |
| 9 | 1-3 | 4.65% | 21.49 |
| 10 | 0-0 | 4.46% | 22.42 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.46%
22.42
|
7.18%
13.93
|
5.78%
17.3
|
3.1%
32.24
|
1.25%
80.09
|
0.4%
248.69
|
| 1 |
6.69%
14.95
|
10.77%
9.28
|
8.67%
11.53
|
4.65%
21.49
|
1.87%
53.39
|
0.6%
165.81
|
| 2 |
5.02%
19.93
|
8.08%
12.38
|
6.5%
15.38
|
3.49%
28.65
|
1.4%
71.19
|
0.45%
221.09
|
| 3 |
2.51%
39.86
|
4.04%
24.76
|
3.25%
30.76
|
1.75%
57.31
|
0.7%
142.37
|
0.23%
442.09
|
| 4 |
0.94%
106.29
|
1.51%
66.02
|
1.22%
82.01
|
0.65%
152.81
|
0.26%
379.65
|
0.08%
1179.25
|
| 5 |
0.28%
354.36
|
0.45%
220.07
|
0.37%
273.37
|
0.2%
509.42
|
0.08%
1265.82
|
0.03%
3937.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.06%
·
公平:
93.94
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.69% | 22.31% |
| 1.5 | 44.22% | 55.78% |
| 2.5 | 19.12% | 80.88% |
| 3.5 | 6.56% | 93.44% |
| 4.5 | 1.86% | 98.14% |
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 | 4.46% | 22.42 |
| 1 | 13.87% | 7.21 |
| 2 | 21.57% | 4.64 |
| 3 | 22.36% | 4.47 |
| 4 | 17.39% | 5.75 |
| 5+ | 20.35% | 4.91 |
|
大 2.5 60.1%
小 2.5 39.9%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.51%
平
25.25%
客 胜
40.25%
大小球 2.5
大 2.5
60.1%
小 2.5
39.9%
双方进球
是
62.16%
否
37.84%
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 | 6.48% 15.43 | 10.49% 9.53 | 83.02% 1.2 |
| -1.5 | 16.98% 5.89 | — | 83.02% 1.2 |
| -1.0 | 16.98% 5.89 | 18.76% 5.33 | 64.26% 1.56 |
| -0.5 | 35.74% 2.8 | — | 64.26% 1.56 |
| 0 (平手) | 35.74% 2.8 | 23.77% 4.21 | 40.49% 2.47 |
| +0.5 | 59.51% 1.68 | — | 40.49% 2.47 |
| +1.0 | 59.51% 1.68 | 20.14% 4.97 | 20.36% 4.91 |
| +1.5 | 79.64% 1.26 | — | 20.36% 4.91 |
| +2.0 | 79.64% 1.26 | 12.09% 8.27 | 8.27% 12.09 |
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。
