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
39.95%
公平赔率
2.5
平
24.46%
公平赔率
4.09
客 胜
35.58%
公平赔率
2.81
最可能比分
1 - 1
概率 10.04%
公平赔率 9.96
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 | 2.5 | — | |
| 平 | 4.09 | — | |
| 客 胜 | 2.81 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 2-1 | 8.48% | 11.79 |
| 3 | 1-2 | 8.08% | 12.38 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.65 |
| 5 | 1-0 | 6.23% | 16.04 |
| 6 | 0-1 | 5.94% | 16.84 |
| 7 | 2-0 | 5.27% | 18.99 |
| 8 | 0-2 | 4.78% | 20.92 |
| 9 | 3-1 | 4.78% | 20.93 |
| 10 | 1-3 | 4.34% | 23.07 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
5.94%
16.84
|
4.78%
20.92
|
2.57%
38.98
|
1.03%
96.84
|
0.33%
300.75
|
| 1 |
6.23%
16.04
|
10.04%
9.96
|
8.08%
12.38
|
4.34%
23.07
|
1.75%
57.3
|
0.56%
177.97
|
| 2 |
5.27%
18.99
|
8.48%
11.79
|
6.83%
14.65
|
3.66%
27.3
|
1.47%
67.82
|
0.47%
210.61
|
| 3 |
2.97%
33.7
|
4.78%
20.93
|
3.85%
26.0
|
2.06%
48.45
|
0.83%
120.38
|
0.27%
373.83
|
| 4 |
1.25%
79.77
|
2.02%
49.55
|
1.62%
61.55
|
0.87%
114.69
|
0.35%
284.9
|
0.11%
884.96
|
| 5 |
0.42%
236.02
|
0.68%
146.58
|
0.55%
182.08
|
0.29%
339.33
|
0.12%
843.17
|
0.04%
2617.8
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.4%
·
公平:
71.67
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.95%
平
24.46%
客 胜
35.58%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
65.25%
否
34.75%
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 | 8.62% 11.6 | 12.0% 8.33 | 79.38% 1.26 |
| -1.5 | 20.62% 4.85 | — | 79.38% 1.26 |
| -1.0 | 20.62% 4.85 | 19.56% 5.11 | 59.82% 1.67 |
| -0.5 | 40.18% 2.49 | — | 59.82% 1.67 |
| 0 (平手) | 40.18% 2.49 | 23.01% 4.35 | 36.81% 2.72 |
| +0.5 | 63.19% 1.58 | — | 36.81% 2.72 |
| +1.0 | 63.19% 1.58 | 18.63% 5.37 | 18.18% 5.5 |
| +1.5 | 81.82% 1.22 | — | 18.18% 5.5 |
| +2.0 | 81.82% 1.22 | 10.89% 9.18 | 7.29% 13.72 |
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。
