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
34.64%
公平赔率
2.89
平
24.68%
公平赔率
4.05
客 胜
40.68%
公平赔率
2.46
最可能比分
1 - 1
概率 10.26%
公平赔率 9.74
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 | 2.89 | — | |
| 平 | 4.05 | — | |
| 客 胜 | 2.46 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.26% | 9.74 |
| 2 | 1-2 | 8.62% | 11.6 |
| 3 | 2-1 | 8.01% | 12.49 |
| 4 | 2-2 | 6.73% | 14.87 |
| 5 | 0-1 | 6.58% | 15.2 |
| 6 | 1-0 | 6.11% | 16.37 |
| 7 | 0-2 | 5.53% | 18.09 |
| 8 | 1-3 | 4.83% | 20.71 |
| 9 | 2-0 | 4.77% | 20.98 |
| 10 | 3-1 | 4.16% | 24.02 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.92%
25.53
|
6.58%
15.2
|
5.53%
18.09
|
3.09%
32.31
|
1.3%
76.93
|
0.44%
228.94
|
| 1 |
6.11%
16.37
|
10.26%
9.74
|
8.62%
11.6
|
4.83%
20.71
|
2.03%
49.31
|
0.68%
146.76
|
| 2 |
4.77%
20.98
|
8.01%
12.49
|
6.73%
14.87
|
3.77%
26.55
|
1.58%
63.22
|
0.53%
188.15
|
| 3 |
2.48%
40.36
|
4.16%
24.02
|
3.5%
28.6
|
1.96%
51.06
|
0.82%
121.58
|
0.28%
361.79
|
| 4 |
0.97%
103.48
|
1.62%
61.59
|
1.36%
73.32
|
0.76%
130.94
|
0.32%
311.72
|
0.11%
927.64
|
| 5 |
0.3%
331.67
|
0.51%
197.39
|
0.43%
235.02
|
0.24%
419.64
|
0.1%
999.0
|
0.03%
2976.19
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.29%
·
公平:
77.53
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.99% | 21.01% |
| 1.5 | 46.21% | 53.79% |
| 2.5 | 20.64% | 79.36% |
| 3.5 | 7.34% | 92.66% |
| 4.5 | 2.15% | 97.85% |
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 | 3.92% | 25.53 |
| 1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 20.56% | 4.86 |
| 3 | 22.20% | 4.50 |
| 4 | 17.98% | 5.56 |
| 5+ | 22.65% | 4.41 |
|
大 2.5 62.84%
小 2.5 37.16%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.64%
平
24.68%
客 胜
40.68%
大小球 2.5
大 2.5
62.84%
小 2.5
37.16%
双方进球
是
64.27%
否
35.73%
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 | 6.8% 14.71 | 10.56% 9.47 | 82.64% 1.21 |
| -1.5 | 17.36% 5.76 | — | 82.64% 1.21 |
| -1.0 | 17.36% 5.76 | 18.49% 5.41 | 64.16% 1.56 |
| -0.5 | 35.84% 2.79 | — | 64.16% 1.56 |
| 0 (平手) | 35.84% 2.79 | 23.22% 4.31 | 40.94% 2.44 |
| +0.5 | 59.06% 1.69 | — | 40.94% 2.44 |
| +1.0 | 59.06% 1.69 | 19.91% 5.02 | 21.03% 4.76 |
| +1.5 | 78.97% 1.27 | — | 21.03% 4.76 |
| +2.0 | 78.97% 1.27 | 12.25% 8.17 | 8.78% 11.38 |
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。
