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
28.14%
公平赔率
3.55
平
25.53%
公平赔率
3.92
客 胜
46.33%
公平赔率
2.16
最可能比分
1 - 1
概率 11.21%
公平赔率 8.92
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 | 3.55 | — | |
| 平 | 3.92 | — | |
| 客 胜 | 2.16 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.21% | 8.92 |
| 2 | 1-2 | 9.36% | 10.68 |
| 3 | 0-1 | 8.83% | 11.33 |
| 4 | 0-2 | 7.37% | 13.57 |
| 5 | 2-1 | 7.12% | 14.05 |
| 6 | 1-0 | 6.71% | 14.89 |
| 7 | 2-2 | 5.95% | 16.82 |
| 8 | 0-0 | 5.29% | 18.92 |
| 9 | 1-3 | 5.21% | 19.19 |
| 10 | 2-0 | 4.26% | 23.46 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.29%
18.92
|
8.83%
11.33
|
7.37%
13.57
|
4.1%
24.37
|
1.71%
58.37
|
0.57%
174.76
|
| 1 |
6.71%
14.89
|
11.21%
8.92
|
9.36%
10.68
|
5.21%
19.19
|
2.18%
45.96
|
0.73%
137.61
|
| 2 |
4.26%
23.46
|
7.12%
14.05
|
5.95%
16.82
|
3.31%
30.22
|
1.38%
72.37
|
0.46%
216.68
|
| 3 |
1.8%
55.41
|
3.01%
33.18
|
2.52%
39.73
|
1.4%
71.38
|
0.58%
170.97
|
0.2%
511.77
|
| 4 |
0.57%
174.52
|
0.96%
104.49
|
0.8%
125.14
|
0.44%
224.82
|
0.19%
538.5
|
0.06%
1612.9
|
| 5 |
0.15%
686.81
|
0.24%
411.35
|
0.2%
492.61
|
0.11%
884.96
|
0.05%
2118.64
|
0.02%
6329.11
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.93%
·
公平:
107.09
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.92% | 28.08% |
| 1.5 | 36.25% | 63.75% |
| 2.5 | 13.6% | 86.4% |
| 3.5 | 4.02% | 95.98% |
| 4.5 | 0.97% | 99.03% |
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 | 5.29% | 18.92 |
| 1 | 15.54% | 6.43 |
| 2 | 22.85% | 4.38 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.46% | 6.08 |
| 5+ | 17.48% | 5.72 |
|
大 2.5 56.32%
小 2.5 43.68%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.14%
平
25.53%
客 胜
46.33%
大小球 2.5
大 2.5
56.32%
小 2.5
43.68%
双方进球
是
58.38%
否
41.62%
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 | 4.11% 24.33 | 8.2% 12.2 | 87.69% 1.14 |
| -1.5 | 12.31% 8.12 | — | 87.69% 1.14 |
| -1.0 | 12.31% 8.12 | 16.85% 5.94 | 70.84% 1.41 |
| -0.5 | 29.16% 3.43 | — | 70.84% 1.41 |
| 0 (平手) | 29.16% 3.43 | 24.05% 4.16 | 46.8% 2.14 |
| +0.5 | 53.2% 1.88 | — | 46.8% 2.14 |
| +1.0 | 53.2% 1.88 | 22.15% 4.51 | 24.64% 4.06 |
| +1.5 | 75.35% 1.33 | — | 24.64% 4.06 |
| +2.0 | 75.35% 1.33 | 14.18% 7.05 | 10.47% 9.55 |
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。
