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
38.5%
公平赔率
2.6
平
24.52%
公平赔率
4.08
客 胜
36.98%
公平赔率
2.7
最可能比分
1 - 1
概率 10.08%
公平赔率 9.92
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 | 2.6 | — | |
| 平 | 4.08 | — | |
| 客 胜 | 2.7 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.08% | 9.92 |
| 2 | 2-1 | 8.32% | 12.02 |
| 3 | 1-2 | 8.27% | 12.1 |
| 4 | 2-2 | 6.82% | 14.66 |
| 5 | 1-0 | 6.15% | 16.27 |
| 6 | 0-1 | 6.11% | 16.37 |
| 7 | 2-0 | 5.07% | 19.72 |
| 8 | 0-2 | 5.01% | 19.96 |
| 9 | 3-1 | 4.57% | 21.86 |
| 10 | 1-3 | 4.52% | 22.13 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.73%
26.84
|
6.11%
16.37
|
5.01%
19.96
|
2.74%
36.51
|
1.12%
89.06
|
0.37%
271.52
|
| 1 |
6.15%
16.27
|
10.08%
9.92
|
8.27%
12.1
|
4.52%
22.13
|
1.85%
53.97
|
0.61%
164.55
|
| 2 |
5.07%
19.72
|
8.32%
12.02
|
6.82%
14.66
|
3.73%
26.82
|
1.53%
65.42
|
0.5%
199.44
|
| 3 |
2.79%
35.85
|
4.57%
21.86
|
3.75%
26.66
|
2.05%
48.77
|
0.84%
118.95
|
0.28%
362.71
|
| 4 |
1.15%
86.92
|
1.89%
53.0
|
1.55%
64.63
|
0.85%
118.23
|
0.35%
288.35
|
0.11%
879.51
|
| 5 |
0.38%
263.37
|
0.62%
160.59
|
0.51%
195.85
|
0.28%
358.29
|
0.11%
874.13
|
0.04%
2666.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.37%
·
公平:
73.01
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.73% | 26.84 |
| 1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 20.16% | 4.96 |
| 3 | 22.11% | 4.52 |
| 4 | 18.19% | 5.50 |
| 5+ | 23.56% | 4.24 |
|
大 2.5 63.86%
小 2.5 36.14%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.50%
平
24.52%
客 胜
36.98%
大小球 2.5
大 2.5
63.86%
小 2.5
36.14%
双方进球
是
65.12%
否
34.88%
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 | 7.99% 12.52 | 11.51% 8.69 | 80.51% 1.24 |
| -1.5 | 19.49% 5.13 | — | 80.51% 1.24 |
| -1.0 | 19.49% 5.13 | 19.19% 5.21 | 61.32% 1.63 |
| -0.5 | 38.68% 2.59 | — | 61.32% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.68% 2.59 | 23.06% 4.34 | 38.26% 2.61 |
| +0.5 | 61.74% 1.62 | — | 38.26% 2.61 |
| +1.0 | 61.74% 1.62 | 19.07% 5.24 | 19.19% 5.21 |
| +1.5 | 80.81% 1.24 | — | 19.19% 5.21 |
| +2.0 | 80.81% 1.24 | 11.37% 8.8 | 7.82% 12.79 |
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。
