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
38.61%
公平赔率
2.59
平
24.28%
公平赔率
4.12
客 胜
37.1%
公平赔率
2.7
最可能比分
1 - 1
概率 9.84%
公平赔率 10.16
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 | 2.59 | — | |
| 平 | 4.12 | — | |
| 客 胜 | 2.7 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.84% | 10.16 |
| 2 | 2-1 | 8.27% | 12.09 |
| 3 | 1-2 | 8.22% | 12.17 |
| 4 | 2-2 | 6.9% | 14.48 |
| 5 | 1-0 | 5.89% | 16.97 |
| 6 | 0-1 | 5.86% | 17.07 |
| 7 | 2-0 | 4.95% | 20.2 |
| 8 | 0-2 | 4.89% | 20.44 |
| 9 | 3-1 | 4.63% | 21.6 |
| 10 | 1-3 | 4.58% | 21.86 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
5.86%
17.07
|
4.89%
20.44
|
2.72%
36.72
|
1.14%
87.95
|
0.38%
263.3
|
| 1 |
5.89%
16.97
|
9.84%
10.16
|
8.22%
12.17
|
4.58%
21.86
|
1.91%
52.35
|
0.64%
156.74
|
| 2 |
4.95%
20.2
|
8.27%
12.09
|
6.9%
14.48
|
3.84%
26.02
|
1.6%
62.32
|
0.54%
186.6
|
| 3 |
2.77%
36.07
|
4.63%
21.6
|
3.87%
25.86
|
2.15%
46.46
|
0.9%
111.28
|
0.3%
333.22
|
| 4 |
1.16%
85.87
|
1.94%
51.42
|
1.62%
61.58
|
0.9%
110.63
|
0.38%
264.97
|
0.13%
793.65
|
| 5 |
0.39%
255.56
|
0.65%
153.05
|
0.55%
183.28
|
0.3%
329.27
|
0.13%
788.64
|
0.04%
2358.49
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.49%
·
公平:
67.17
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
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 | 3.51% | 28.50 |
| 1 | 11.75% | 8.51 |
| 2 | 19.69% | 5.08 |
| 3 | 21.98% | 4.55 |
| 4 | 18.41% | 5.43 |
| 5+ | 24.66% | 4.06 |
|
大 2.5 65.05%
小 2.5 34.95%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.61%
平
24.28%
客 胜
37.10%
大小球 2.5
大 2.5
65.05%
小 2.5
34.95%
双方进球
是
66.05%
否
33.95%
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 | 8.17% 12.23 | 11.55% 8.66 | 80.28% 1.25 |
| -1.5 | 19.72% 5.07 | — | 80.28% 1.25 |
| -1.0 | 19.72% 5.07 | 19.07% 5.24 | 61.21% 1.63 |
| -0.5 | 38.79% 2.58 | — | 61.21% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.79% 2.58 | 22.83% 4.38 | 38.37% 2.61 |
| +0.5 | 61.62% 1.62 | — | 38.37% 2.61 |
| +1.0 | 61.62% 1.62 | 18.96% 5.27 | 19.42% 5.15 |
| +1.5 | 80.58% 1.24 | — | 19.42% 5.15 |
| +2.0 | 80.58% 1.24 | 11.41% 8.76 | 8.01% 12.49 |
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。
