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
36.39%
公平赔率
2.75
平
24.48%
公平赔率
4.09
客 胜
39.13%
公平赔率
2.56
最可能比分
1 - 1
概率 10.04%
公平赔率 9.96
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 | 2.75 | — | |
| 平 | 4.09 | — | |
| 客 胜 | 2.56 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 1-2 | 8.38% | 11.93 |
| 3 | 2-1 | 8.18% | 12.22 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.64 |
| 5 | 0-1 | 6.16% | 16.24 |
| 6 | 1-0 | 6.01% | 16.63 |
| 7 | 0-2 | 5.14% | 19.44 |
| 8 | 2-0 | 4.9% | 20.41 |
| 9 | 1-3 | 4.67% | 21.43 |
| 10 | 3-1 | 4.45% | 22.49 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.16%
16.24
|
5.14%
19.44
|
2.86%
34.93
|
1.2%
83.66
|
0.4%
250.5
|
| 1 |
6.01%
16.63
|
10.04%
9.96
|
8.38%
11.93
|
4.67%
21.43
|
1.95%
51.32
|
0.65%
153.66
|
| 2 |
4.9%
20.41
|
8.18%
12.22
|
6.83%
14.64
|
3.8%
26.29
|
1.59%
62.98
|
0.53%
188.54
|
| 3 |
2.66%
37.56
|
4.45%
22.49
|
3.71%
26.94
|
2.07%
48.39
|
0.86%
115.9
|
0.29%
346.98
|
| 4 |
1.08%
92.18
|
1.81%
55.2
|
1.51%
66.1
|
0.84%
118.75
|
0.35%
284.41
|
0.12%
851.79
|
| 5 |
0.35%
282.73
|
0.59%
169.32
|
0.49%
202.76
|
0.27%
364.3
|
0.11%
872.6
|
0.04%
2610.97
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.39%
·
公平:
71.93
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.41% | 19.59% |
| 1.5 | 48.47% | 51.53% |
| 2.5 | 22.44% | 77.56% |
| 3.5 | 8.3% | 91.7% |
| 4.5 | 2.54% | 97.46% |
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 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.39%
平
24.48%
客 胜
39.13%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
65.27%
否
34.73%
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 | 7.61% 13.15 | 11.17% 8.96 | 81.23% 1.23 |
| -1.5 | 18.77% 5.33 | — | 81.23% 1.23 |
| -1.0 | 18.77% 5.33 | 18.87% 5.3 | 62.35% 1.6 |
| -0.5 | 37.65% 2.66 | — | 62.35% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.65% 2.66 | 23.02% 4.34 | 39.33% 2.54 |
| +0.5 | 60.67% 1.65 | — | 39.33% 2.54 |
| +1.0 | 60.67% 1.65 | 19.34% 5.17 | 19.99% 5.0 |
| +1.5 | 80.01% 1.25 | — | 19.99% 5.0 |
| +2.0 | 80.01% 1.25 | 11.72% 8.53 | 8.27% 12.09 |
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。
