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
21.66%
公平赔率
4.62
平
26.21%
公平赔率
3.81
客 胜
52.13%
公平赔率
1.92
最可能比分
0 - 1
概率 12.11%
公平赔率 8.26
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 | 4.62 | — | |
| 平 | 3.81 | — | |
| 客 胜 | 1.92 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.11% | 8.26 |
| 2 | 1-1 | 11.74% | 8.52 |
| 3 | 0-2 | 9.87% | 10.13 |
| 4 | 1-2 | 9.57% | 10.45 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 1-0 | 7.2% | 13.88 |
| 7 | 2-1 | 5.7% | 17.56 |
| 8 | 0-3 | 5.36% | 18.65 |
| 9 | 1-3 | 5.2% | 19.23 |
| 10 | 2-2 | 4.64% | 21.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
12.11%
8.26
|
9.87%
10.13
|
5.36%
18.65
|
2.18%
45.77
|
0.71%
140.41
|
| 1 |
7.2%
13.88
|
11.74%
8.52
|
9.57%
10.45
|
5.2%
19.23
|
2.12%
47.19
|
0.69%
144.76
|
| 2 |
3.49%
28.62
|
5.7%
17.56
|
4.64%
21.54
|
2.52%
39.65
|
1.03%
97.3
|
0.34%
298.51
|
| 3 |
1.13%
88.51
|
1.84%
54.3
|
1.5%
66.63
|
0.82%
122.62
|
0.33%
300.93
|
0.11%
923.36
|
| 4 |
0.27%
364.96
|
0.45%
223.91
|
0.36%
274.73
|
0.2%
505.56
|
0.08%
1240.69
|
0.03%
3802.28
|
| 5 |
0.05%
1879.7
|
0.09%
1154.73
|
0.07%
1416.43
|
0.04%
2604.17
|
0.02%
6410.26
|
0.01%
19607.84
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.71%
·
公平:
141.12
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
21.66%
平
26.21%
客 胜
52.13%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
49.93%
否
50.07%
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 | 2.11% 47.45 | 5.74% 17.42 | 92.15% 1.09 |
| -1.5 | 7.85% 12.74 | — | 92.15% 1.09 |
| -1.0 | 7.85% 12.74 | 14.62% 6.84 | 77.54% 1.29 |
| -0.5 | 22.46% 4.45 | — | 77.54% 1.29 |
| 0 (平手) | 22.46% 4.45 | 24.71% 4.05 | 52.82% 1.89 |
| +0.5 | 47.18% 2.12 | — | 52.82% 1.89 |
| +1.0 | 47.18% 2.12 | 24.56% 4.07 | 28.26% 3.54 |
| +1.5 | 71.74% 1.39 | — | 28.26% 3.54 |
| +2.0 | 71.74% 1.39 | 16.21% 6.17 | 12.05% 8.3 |
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。
