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
48.32%
公平赔率
2.07
平
22.49%
公平赔率
4.45
客 胜
29.19%
公平赔率
3.43
最可能比分
2 - 1
概率 8.7%
公平赔率 11.5
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 | 2.07 | — | |
| 平 | 4.45 | — | |
| 客 胜 | 3.43 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.7% | 11.5 |
| 2 | 1-1 | 8.36% | 11.96 |
| 3 | 2-2 | 7.0% | 14.28 |
| 4 | 1-2 | 6.73% | 14.85 |
| 5 | 3-1 | 6.03% | 16.58 |
| 6 | 2-0 | 5.4% | 18.51 |
| 7 | 1-0 | 5.19% | 19.25 |
| 8 | 3-2 | 4.85% | 20.6 |
| 9 | 0-1 | 4.02% | 24.87 |
| 10 | 2-3 | 3.76% | 26.61 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.5%
40.04
|
4.02%
24.87
|
3.24%
30.9
|
1.74%
57.57
|
0.7%
143.04
|
0.23%
444.25
|
| 1 |
5.19%
19.25
|
8.36%
11.96
|
6.73%
14.85
|
3.61%
27.68
|
1.45%
68.77
|
0.47%
213.58
|
| 2 |
5.4%
18.51
|
8.7%
11.5
|
7.0%
14.28
|
3.76%
26.61
|
1.51%
66.12
|
0.49%
205.34
|
| 3 |
3.75%
26.7
|
6.03%
16.58
|
4.85%
20.6
|
2.61%
38.39
|
1.05%
95.37
|
0.34%
296.21
|
| 4 |
1.95%
51.35
|
3.14%
31.89
|
2.52%
39.62
|
1.35%
73.82
|
0.55%
183.42
|
0.18%
569.48
|
| 5 |
0.81%
123.43
|
1.3%
76.66
|
1.05%
95.23
|
0.56%
177.46
|
0.23%
440.92
|
0.07%
1369.86
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.57%
·
公平:
38.89
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.51% | 12.49% |
| 1.5 | 61.52% | 38.48% |
| 2.5 | 34.5% | 65.5% |
| 3.5 | 15.76% | 84.24% |
| 4.5 | 6.01% | 93.98% |
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 | 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
48.32%
平
22.49%
客 胜
29.19%
大小球 2.5
大 2.5
71.29%
小 2.5
28.71%
双方进球
是
70.01%
否
29.99%
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 | 13.83% 7.23 | 14.61% 6.85 | 71.56% 1.4 |
| -1.5 | 28.44% 3.52 | — | 71.56% 1.4 |
| -1.0 | 28.44% 3.52 | 20.35% 4.91 | 51.21% 1.95 |
| -0.5 | 48.79% 2.05 | — | 51.21% 1.95 |
| 0 (平手) | 48.79% 2.05 | 21.09% 4.74 | 30.12% 3.32 |
| +0.5 | 69.88% 1.43 | — | 30.12% 3.32 |
| +1.0 | 69.88% 1.43 | 15.76% 6.35 | 14.36% 6.96 |
| +1.5 | 85.64% 1.17 | — | 14.36% 6.96 |
| +2.0 | 85.64% 1.17 | 8.75% 11.43 | 5.61% 17.83 |
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。
