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
28.0%
公平赔率
3.57
平
25.99%
公平赔率
3.85
客 胜
46.01%
公平赔率
2.17
最可能比分
1 - 1
概率 11.53%
公平赔率 8.68
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 | 3.57 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 2.17 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.53% | 8.68 |
| 2 | 0-1 | 9.37% | 10.67 |
| 3 | 1-2 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 0-2 | 7.59% | 13.17 |
| 5 | 1-0 | 7.11% | 14.06 |
| 6 | 2-1 | 7.09% | 14.11 |
| 7 | 0-0 | 5.78% | 17.29 |
| 8 | 2-2 | 5.74% | 17.42 |
| 9 | 1-3 | 5.04% | 19.84 |
| 10 | 2-0 | 4.38% | 22.85 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.78%
17.29
|
9.37%
10.67
|
7.59%
13.17
|
4.1%
24.4
|
1.66%
60.24
|
0.54%
185.94
|
| 1 |
7.11%
14.06
|
11.53%
8.68
|
9.34%
10.71
|
5.04%
19.84
|
2.04%
48.98
|
0.66%
151.17
|
| 2 |
4.38%
22.85
|
7.09%
14.11
|
5.74%
17.42
|
3.1%
32.25
|
1.26%
79.64
|
0.41%
245.76
|
| 3 |
1.79%
55.74
|
2.91%
34.41
|
2.35%
42.48
|
1.27%
78.67
|
0.51%
194.25
|
0.17%
599.52
|
| 4 |
0.55%
181.26
|
0.89%
111.89
|
0.72%
138.14
|
0.39%
255.82
|
0.16%
631.71
|
0.05%
1949.32
|
| 5 |
0.14%
736.92
|
0.22%
454.96
|
0.18%
561.48
|
0.1%
1039.5
|
0.04%
2570.69
|
0.01%
7936.51
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.81%
·
公平:
123.64
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
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 | 5.78% | 17.29 |
| 1 | 16.49% | 6.07 |
| 2 | 23.49% | 4.26 |
| 3 | 22.32% | 4.48 |
| 4 | 15.90% | 6.29 |
| 5+ | 16.02% | 6.24 |
|
大 2.5 54.24%
小 2.5 45.76%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.00%
平
25.99%
客 胜
46.01%
大小球 2.5
大 2.5
54.24%
小 2.5
45.76%
双方进球
是
56.77%
否
43.23%
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 | 3.93% 25.44 | 8.11% 12.33 | 87.96% 1.14 |
| -1.5 | 12.04% 8.3 | — | 87.96% 1.14 |
| -1.0 | 12.04% 8.3 | 16.99% 5.89 | 70.97% 1.41 |
| -0.5 | 29.03% 3.44 | — | 70.97% 1.41 |
| 0 (平手) | 29.03% 3.44 | 24.5% 4.08 | 46.47% 2.15 |
| +0.5 | 53.53% 1.87 | — | 46.47% 2.15 |
| +1.0 | 53.53% 1.87 | 22.38% 4.47 | 24.1% 4.15 |
| +1.5 | 75.9% 1.32 | — | 24.1% 4.15 |
| +2.0 | 75.9% 1.32 | 14.07% 7.11 | 10.03% 9.97 |
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。
