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
30.06%
公平赔率
3.33
平
25.27%
公平赔率
3.96
客 胜
44.67%
公平赔率
2.24
最可能比分
1 - 1
概率 10.93%
公平赔率 9.15
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 | 3.33 | — | |
| 平 | 3.96 | — | |
| 客 胜 | 2.24 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.93% | 9.15 |
| 2 | 1-2 | 9.18% | 10.89 |
| 3 | 0-1 | 8.04% | 12.44 |
| 4 | 2-1 | 7.43% | 13.46 |
| 5 | 0-2 | 6.75% | 14.81 |
| 6 | 1-0 | 6.51% | 15.37 |
| 7 | 2-2 | 6.24% | 16.02 |
| 8 | 1-3 | 5.14% | 19.45 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 2-0 | 4.42% | 22.61 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
8.04%
12.44
|
6.75%
14.81
|
3.78%
26.45
|
1.59%
62.98
|
0.53%
187.44
|
| 1 |
6.51%
15.37
|
10.93%
9.15
|
9.18%
10.89
|
5.14%
19.45
|
2.16%
46.31
|
0.73%
137.84
|
| 2 |
4.42%
22.61
|
7.43%
13.46
|
6.24%
16.02
|
3.5%
28.6
|
1.47%
68.11
|
0.49%
202.68
|
| 3 |
2.01%
49.87
|
3.37%
29.68
|
2.83%
35.33
|
1.58%
63.1
|
0.67%
150.24
|
0.22%
447.03
|
| 4 |
0.68%
146.65
|
1.15%
87.3
|
0.96%
103.93
|
0.54%
185.6
|
0.23%
441.89
|
0.08%
1315.79
|
| 5 |
0.19%
539.08
|
0.31%
320.92
|
0.26%
382.12
|
0.15%
682.13
|
0.06%
1623.38
|
0.02%
4830.92
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.03%
·
公平:
96.77
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.33% | 25.67% |
| 1.5 | 39.43% | 60.57% |
| 2.5 | 15.69% | 84.31% |
| 3.5 | 4.93% | 95.07% |
| 4.5 | 1.27% | 98.73% |
客队
| 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% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
30.06%
平
25.27%
客 胜
44.67%
大小球 2.5
大 2.5
58.57%
小 2.5
41.43%
双方进球
是
60.48%
否
39.52%
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 | 4.85% 20.63 | 8.92% 11.22 | 86.24% 1.16 |
| -1.5 | 13.76% 7.26 | — | 86.24% 1.16 |
| -1.0 | 13.76% 7.26 | 17.37% 5.76 | 68.86% 1.45 |
| -0.5 | 31.14% 3.21 | — | 68.86% 1.45 |
| 0 (平手) | 31.14% 3.21 | 23.79% 4.2 | 45.07% 2.22 |
| +0.5 | 54.93% 1.82 | — | 45.07% 2.22 |
| +1.0 | 54.93% 1.82 | 21.46% 4.66 | 23.61% 4.24 |
| +1.5 | 76.39% 1.31 | — | 23.61% 4.24 |
| +2.0 | 76.39% 1.31 | 13.61% 7.35 | 10.01% 9.99 |
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。
