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
32.53%
公平赔率
3.07
平
25.06%
公平赔率
3.99
客 胜
42.41%
公平赔率
2.36
最可能比分
1 - 1
概率 10.66%
公平赔率 9.38
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 | 3.07 | — | |
| 平 | 3.99 | — | |
| 客 胜 | 2.36 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.66% | 9.38 |
| 2 | 1-2 | 8.9% | 11.24 |
| 3 | 2-1 | 7.78% | 12.85 |
| 4 | 0-1 | 7.3% | 13.7 |
| 5 | 2-2 | 6.5% | 15.39 |
| 6 | 1-0 | 6.38% | 15.67 |
| 7 | 0-2 | 6.1% | 16.4 |
| 8 | 1-3 | 4.95% | 20.18 |
| 9 | 2-0 | 4.66% | 21.46 |
| 10 | 0-0 | 4.37% | 22.87 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.37%
22.87
|
7.3%
13.7
|
6.1%
16.4
|
3.39%
29.47
|
1.42%
70.58
|
0.47%
211.33
|
| 1 |
6.38%
15.67
|
10.66%
9.38
|
8.9%
11.24
|
4.95%
20.18
|
2.07%
48.34
|
0.69%
144.74
|
| 2 |
4.66%
21.46
|
7.78%
12.85
|
6.5%
15.39
|
3.62%
27.65
|
1.51%
66.23
|
0.5%
198.26
|
| 3 |
2.27%
44.1
|
3.79%
26.41
|
3.16%
31.62
|
1.76%
56.81
|
0.73%
136.07
|
0.25%
407.33
|
| 4 |
0.83%
120.82
|
1.38%
72.35
|
1.15%
86.65
|
0.64%
155.64
|
0.27%
372.86
|
0.09%
1116.07
|
| 5 |
0.24%
413.74
|
0.4%
247.77
|
0.34%
296.74
|
0.19%
533.05
|
0.08%
1277.14
|
0.03%
3816.79
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.13%
·
公平:
88.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
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 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.41% | 4.67 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 17.48% | 5.72 |
| 5+ | 20.70% | 4.83 |
|
大 2.5 60.53%
小 2.5 39.47%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.53%
平
25.06%
客 胜
42.41%
大小球 2.5
大 2.5
60.53%
小 2.5
39.47%
双方进球
是
62.32%
否
37.68%
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 | 5.82% 17.18 | 9.81% 10.2 | 84.37% 1.19 |
| -1.5 | 15.63% 6.4 | — | 84.37% 1.19 |
| -1.0 | 15.63% 6.4 | 18.05% 5.54 | 66.32% 1.51 |
| -0.5 | 33.68% 2.97 | — | 66.32% 1.51 |
| 0 (平手) | 33.68% 2.97 | 23.58% 4.24 | 42.73% 2.34 |
| +0.5 | 57.27% 1.75 | — | 42.73% 2.34 |
| +1.0 | 57.27% 1.75 | 20.65% 4.84 | 22.08% 4.53 |
| +1.5 | 77.92% 1.28 | — | 22.08% 4.53 |
| +2.0 | 77.92% 1.28 | 12.83% 7.79 | 9.25% 10.81 |
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。
