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
29.02%
公平赔率
3.45
平
25.8%
公平赔率
3.88
客 胜
45.18%
公平赔率
2.21
最可能比分
1 - 1
概率 11.37%
公平赔率 8.8
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 | 3.45 | — | |
| 平 | 3.88 | — | |
| 客 胜 | 2.21 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.37% | 8.8 |
| 2 | 1-2 | 9.26% | 10.8 |
| 3 | 0-1 | 8.88% | 11.26 |
| 4 | 2-1 | 7.27% | 13.75 |
| 5 | 0-2 | 7.24% | 13.82 |
| 6 | 1-0 | 6.97% | 14.34 |
| 7 | 2-2 | 5.93% | 16.87 |
| 8 | 0-0 | 5.45% | 18.36 |
| 9 | 1-3 | 5.03% | 19.87 |
| 10 | 2-0 | 4.46% | 22.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.45%
18.36
|
8.88%
11.26
|
7.24%
13.82
|
3.93%
25.43
|
1.6%
62.41
|
0.52%
191.46
|
| 1 |
6.97%
14.34
|
11.37%
8.8
|
9.26%
10.8
|
5.03%
19.87
|
2.05%
48.76
|
0.67%
149.57
|
| 2 |
4.46%
22.41
|
7.27%
13.75
|
5.93%
16.87
|
3.22%
31.05
|
1.31%
76.18
|
0.43%
233.7
|
| 3 |
1.9%
52.52
|
3.1%
32.22
|
2.53%
39.53
|
1.37%
72.76
|
0.56%
178.57
|
0.18%
547.65
|
| 4 |
0.61%
164.12
|
0.99%
100.68
|
0.81%
123.55
|
0.44%
227.38
|
0.18%
558.04
|
0.06%
1712.33
|
| 5 |
0.16%
641.03
|
0.25%
393.39
|
0.21%
482.63
|
0.11%
888.1
|
0.05%
2178.65
|
0.01%
6666.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.86%
·
公平:
115.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
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 | 5.45% | 18.36 |
| 1 | 15.85% | 6.31 |
| 2 | 23.07% | 4.34 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 16.28% | 6.14 |
| 5+ | 16.98% | 5.89 |
|
大 2.5 55.63%
小 2.5 44.37%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.02%
平
25.80%
客 胜
45.18%
大小球 2.5
大 2.5
55.63%
小 2.5
44.37%
双方进球
是
58.05%
否
41.95%
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 | 4.32% 23.17 | 8.5% 11.77 | 87.19% 1.15 |
| -1.5 | 12.81% 7.8 | — | 87.19% 1.15 |
| -1.0 | 12.81% 7.8 | 17.27% 5.79 | 69.92% 1.43 |
| -0.5 | 30.08% 3.32 | — | 69.92% 1.43 |
| 0 (平手) | 30.08% 3.32 | 24.31% 4.11 | 45.61% 2.19 |
| +0.5 | 54.39% 1.84 | — | 45.61% 2.19 |
| +1.0 | 54.39% 1.84 | 21.99% 4.55 | 23.62% 4.23 |
| +1.5 | 76.38% 1.31 | — | 23.62% 4.23 |
| +2.0 | 76.38% 1.31 | 13.78% 7.26 | 9.84% 10.16 |
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。
