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
41.62%
公平赔率
2.4
平
23.84%
公平赔率
4.2
客 胜
34.55%
公平赔率
2.89
最可能比分
1 - 1
概率 9.43%
公平赔率 10.61
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 | 2.4 | — | |
| 平 | 4.2 | — | |
| 客 胜 | 2.89 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.43% | 10.61 |
| 2 | 2-1 | 8.49% | 11.78 |
| 3 | 1-2 | 7.78% | 12.86 |
| 4 | 2-2 | 7.0% | 14.28 |
| 5 | 1-0 | 5.71% | 17.5 |
| 6 | 0-1 | 5.24% | 19.09 |
| 7 | 2-0 | 5.14% | 19.44 |
| 8 | 3-1 | 5.09% | 19.64 |
| 9 | 0-2 | 4.32% | 23.14 |
| 10 | 1-3 | 4.28% | 23.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.17%
31.5
|
5.24%
19.09
|
4.32%
23.14
|
2.38%
42.07
|
0.98%
102.0
|
0.32%
309.12
|
| 1 |
5.71%
17.5
|
9.43%
10.61
|
7.78%
12.86
|
4.28%
23.37
|
1.76%
56.67
|
0.58%
171.7
|
| 2 |
5.14%
19.44
|
8.49%
11.78
|
7.0%
14.28
|
3.85%
25.97
|
1.59%
62.96
|
0.52%
190.8
|
| 3 |
3.09%
32.41
|
5.09%
19.64
|
4.2%
23.81
|
2.31%
43.29
|
0.95%
104.93
|
0.31%
317.97
|
| 4 |
1.39%
72.01
|
2.29%
43.65
|
1.89%
52.9
|
1.04%
96.19
|
0.43%
233.21
|
0.14%
706.71
|
| 5 |
0.5%
200.04
|
0.82%
121.24
|
0.68%
146.95
|
0.37%
267.17
|
0.15%
647.67
|
0.05%
1964.64
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.73%
·
公平:
57.9
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
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 | 3.17% | 31.50 |
| 1 | 10.95% | 9.13 |
| 2 | 18.89% | 5.29 |
| 3 | 21.73% | 4.60 |
| 4 | 18.74% | 5.34 |
| 5+ | 26.51% | 3.77 |
|
大 2.5 66.98%
小 2.5 33.02%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.62%
平
23.84%
客 胜
34.55%
大小球 2.5
大 2.5
66.98%
小 2.5
33.02%
双方进球
是
67.44%
否
32.56%
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 | 9.74% 10.27 | 12.55% 7.97 | 77.72% 1.29 |
| -1.5 | 22.28% 4.49 | — | 77.72% 1.29 |
| -1.0 | 22.28% 4.49 | 19.61% 5.1 | 58.1% 1.72 |
| -0.5 | 41.89% 2.39 | — | 58.1% 1.72 |
| 0 (平手) | 41.89% 2.39 | 22.4% 4.46 | 35.71% 2.8 |
| +0.5 | 64.29% 1.56 | — | 35.71% 2.8 |
| +1.0 | 64.29% 1.56 | 17.98% 5.56 | 17.73% 5.64 |
| +1.5 | 82.27% 1.22 | — | 17.73% 5.64 |
| +2.0 | 82.27% 1.22 | 10.54% 9.48 | 7.19% 13.92 |
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。
