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
25.15%
公平赔率
3.98
平
26.2%
公平赔率
3.82
客 胜
48.65%
公平赔率
2.06
最可能比分
1 - 1
概率 11.73%
公平赔率 8.53
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 | 3.98 | — | |
| 平 | 3.82 | — | |
| 客 胜 | 2.06 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.73% | 8.53 |
| 2 | 0-1 | 10.57% | 9.46 |
| 3 | 1-2 | 9.5% | 10.53 |
| 4 | 0-2 | 8.56% | 11.68 |
| 5 | 1-0 | 7.24% | 13.81 |
| 6 | 0-0 | 6.52% | 15.33 |
| 7 | 2-1 | 6.51% | 15.36 |
| 8 | 2-2 | 5.27% | 18.97 |
| 9 | 1-3 | 5.13% | 19.49 |
| 10 | 0-3 | 4.62% | 21.64 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.52%
15.33
|
10.57%
9.46
|
8.56%
11.68
|
4.62%
21.64
|
1.87%
53.43
|
0.61%
164.91
|
| 1 |
7.24%
13.81
|
11.73%
8.53
|
9.5%
10.53
|
5.13%
19.49
|
2.08%
48.13
|
0.67%
148.57
|
| 2 |
4.02%
24.89
|
6.51%
15.36
|
5.27%
18.97
|
2.85%
35.12
|
1.15%
86.73
|
0.37%
267.67
|
| 3 |
1.49%
67.27
|
2.41%
41.52
|
1.95%
51.26
|
1.05%
94.93
|
0.43%
234.41
|
0.14%
723.59
|
| 4 |
0.41%
242.42
|
0.67%
149.63
|
0.54%
184.74
|
0.29%
342.11
|
0.12%
844.59
|
0.04%
2604.17
|
| 5 |
0.09%
1091.7
|
0.15%
673.85
|
0.12%
831.95
|
0.06%
1540.83
|
0.03%
3802.28
|
0.01%
11764.71
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.74%
·
公平:
134.99
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.52% | 15.33 |
| 1 | 17.80% | 5.62 |
| 2 | 24.30% | 4.11 |
| 3 | 22.12% | 4.52 |
| 4 | 15.09% | 6.62 |
| 5+ | 14.16% | 7.06 |
|
大 2.5 51.37%
小 2.5 48.63%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
25.15%
平
26.20%
客 胜
48.65%
大小球 2.5
大 2.5
51.37%
小 2.5
48.63%
双方进球
是
53.78%
否
46.22%
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 | 3.02% 33.1 | 7.04% 14.21 | 89.94% 1.11 |
| -1.5 | 10.06% 9.94 | — | 89.94% 1.11 |
| -1.0 | 10.06% 9.94 | 16.02% 6.24 | 73.92% 1.35 |
| -0.5 | 26.08% 3.83 | — | 73.92% 1.35 |
| 0 (平手) | 26.08% 3.83 | 24.7% 4.05 | 49.22% 2.03 |
| +0.5 | 50.78% 1.97 | — | 49.22% 2.03 |
| +1.0 | 50.78% 1.97 | 23.38% 4.28 | 25.84% 3.87 |
| +1.5 | 74.16% 1.35 | — | 25.84% 3.87 |
| +2.0 | 74.16% 1.35 | 14.99% 6.67 | 10.85% 9.22 |
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。
