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
20.18%
公平赔率
4.96
平
25.78%
公平赔率
3.88
客 胜
54.04%
公平赔率
1.85
最可能比分
0 - 1
概率 12.4%
公平赔率 8.06
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 | 4.96 | — | |
| 平 | 3.88 | — | |
| 客 胜 | 1.85 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 12.4% | 8.06 |
| 2 | 1-1 | 11.54% | 8.67 |
| 3 | 0-2 | 10.36% | 9.66 |
| 4 | 1-2 | 9.63% | 10.38 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 1-0 | 6.91% | 14.48 |
| 7 | 0-3 | 5.77% | 17.34 |
| 8 | 2-1 | 5.36% | 18.64 |
| 9 | 1-3 | 5.36% | 18.65 |
| 10 | 2-2 | 4.48% | 22.33 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
12.4%
8.06
|
10.36%
9.66
|
5.77%
17.34
|
2.41%
41.54
|
0.8%
124.38
|
| 1 |
6.91%
14.48
|
11.54%
8.67
|
9.63%
10.38
|
5.36%
18.65
|
2.24%
44.67
|
0.75%
133.74
|
| 2 |
3.21%
31.13
|
5.36%
18.64
|
4.48%
22.33
|
2.49%
40.11
|
1.04%
96.07
|
0.35%
287.6
|
| 3 |
1.0%
100.43
|
1.66%
60.14
|
1.39%
72.02
|
0.77%
129.38
|
0.32%
309.89
|
0.11%
927.64
|
| 4 |
0.23%
431.97
|
0.39%
258.67
|
0.32%
309.79
|
0.18%
556.48
|
0.07%
1333.33
|
0.03%
3984.06
|
| 5 |
0.04%
2320.19
|
0.07%
1390.82
|
0.06%
1666.67
|
0.03%
2994.01
|
0.01%
7142.86
|
0.0%
21276.6
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.78%
·
公平:
128.68
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.54% | 39.46% |
| 1.5 | 23.85% | 76.15% |
| 2.5 | 6.79% | 93.21% |
| 3.5 | 1.5% | 98.5% |
| 4.5 | 0.27% | 99.73% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.18% | 18.82% |
| 1.5 | 49.74% | 50.26% |
| 2.5 | 23.49% | 76.51% |
| 3.5 | 8.88% | 91.12% |
| 4.5 | 2.77% | 97.23% |
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
20.18%
平
25.78%
客 胜
54.04%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
49.15%
否
50.85%
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 | 1.83% 54.75 | 5.23% 19.11 | 92.94% 1.08 |
| -1.5 | 7.06% 14.17 | — | 92.94% 1.08 |
| -1.0 | 7.06% 14.17 | 13.85% 7.22 | 79.09% 1.26 |
| -0.5 | 20.91% 4.78 | — | 79.09% 1.26 |
| 0 (平手) | 20.91% 4.78 | 24.29% 4.12 | 54.79% 1.83 |
| +0.5 | 45.21% 2.21 | — | 54.79% 1.83 |
| +1.0 | 45.21% 2.21 | 24.88% 4.02 | 29.91% 3.34 |
| +1.5 | 70.09% 1.43 | — | 29.91% 3.34 |
| +2.0 | 70.09% 1.43 | 16.87% 5.93 | 13.04% 7.67 |
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。
