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
26.82%
公平赔率
3.73
平
25.81%
公平赔率
3.87
客 胜
47.37%
公平赔率
2.11
最可能比分
1 - 1
概率 11.45%
公平赔率 8.73
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 | 3.73 | — | |
| 平 | 3.87 | — | |
| 客 胜 | 2.11 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.45% | 8.73 |
| 2 | 0-1 | 9.54% | 10.48 |
| 3 | 1-2 | 9.45% | 10.58 |
| 4 | 0-2 | 7.87% | 12.7 |
| 5 | 1-0 | 6.94% | 14.41 |
| 6 | 2-1 | 6.87% | 14.55 |
| 7 | 0-0 | 5.78% | 17.29 |
| 8 | 2-2 | 5.67% | 17.64 |
| 9 | 1-3 | 5.2% | 19.24 |
| 10 | 0-3 | 4.33% | 23.09 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.78%
17.29
|
9.54%
10.48
|
7.87%
12.7
|
4.33%
23.09
|
1.79%
55.98
|
0.59%
169.64
|
| 1 |
6.94%
14.41
|
11.45%
8.73
|
9.45%
10.58
|
5.2%
19.24
|
2.14%
46.65
|
0.71%
141.36
|
| 2 |
4.16%
24.01
|
6.87%
14.55
|
5.67%
17.64
|
3.12%
32.07
|
1.29%
77.75
|
0.42%
235.57
|
| 3 |
1.67%
60.03
|
2.75%
36.38
|
2.27%
44.1
|
1.25%
80.17
|
0.51%
194.36
|
0.17%
588.93
|
| 4 |
0.5%
200.08
|
0.82%
121.27
|
0.68%
146.99
|
0.37%
267.24
|
0.15%
648.09
|
0.05%
1964.64
|
| 5 |
0.12%
834.03
|
0.2%
505.31
|
0.16%
612.37
|
0.09%
1113.59
|
0.04%
2702.7
|
0.01%
8196.72
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.85%
·
公平:
118.18
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客队
| 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% |
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
26.82%
平
25.81%
客 胜
47.37%
大小球 2.5
大 2.5
54.24%
小 2.5
45.76%
双方进球
是
56.46%
否
43.54%
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 | 3.61% 27.7 | 7.69% 13.0 | 88.7% 1.13 |
| -1.5 | 11.3% 8.85 | — | 88.7% 1.13 |
| -1.0 | 11.3% 8.85 | 16.49% 6.06 | 72.2% 1.38 |
| -0.5 | 27.8% 3.6 | — | 72.2% 1.38 |
| 0 (平手) | 27.8% 3.6 | 24.32% 4.11 | 47.88% 2.09 |
| +0.5 | 52.12% 1.92 | — | 47.88% 2.09 |
| +1.0 | 52.12% 1.92 | 22.68% 4.41 | 25.2% 3.97 |
| +1.5 | 74.8% 1.34 | — | 25.2% 3.97 |
| +2.0 | 74.8% 1.34 | 14.54% 6.88 | 10.66% 9.38 |
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。
