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
35.31%
公平赔率
2.83
平
24.58%
公平赔率
4.07
客 胜
40.11%
公平赔率
2.49
最可能比分
1 - 1
概率 10.15%
公平赔率 9.85
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 | 2.83 | — | |
| 平 | 4.07 | — | |
| 客 胜 | 2.49 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.15% | 9.85 |
| 2 | 1-2 | 8.53% | 11.73 |
| 3 | 2-1 | 8.07% | 12.39 |
| 4 | 2-2 | 6.78% | 14.75 |
| 5 | 0-1 | 6.39% | 15.66 |
| 6 | 1-0 | 6.04% | 16.55 |
| 7 | 0-2 | 5.36% | 18.64 |
| 8 | 2-0 | 4.8% | 20.82 |
| 9 | 1-3 | 4.78% | 20.94 |
| 10 | 3-1 | 4.28% | 23.38 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.8%
26.31
|
6.39%
15.66
|
5.36%
18.64
|
3.0%
33.29
|
1.26%
79.27
|
0.42%
235.9
|
| 1 |
6.04%
16.55
|
10.15%
9.85
|
8.53%
11.73
|
4.78%
20.94
|
2.01%
49.86
|
0.67%
148.39
|
| 2 |
4.8%
20.82
|
8.07%
12.39
|
6.78%
14.75
|
3.8%
26.34
|
1.59%
62.71
|
0.54%
186.64
|
| 3 |
2.55%
39.27
|
4.28%
23.38
|
3.59%
27.83
|
2.01%
49.7
|
0.85%
118.33
|
0.28%
352.11
|
| 4 |
1.01%
98.8
|
1.7%
58.81
|
1.43%
70.01
|
0.8%
125.02
|
0.34%
297.71
|
0.11%
885.74
|
| 5 |
0.32%
310.66
|
0.54%
184.95
|
0.45%
220.17
|
0.25%
393.08
|
0.11%
936.33
|
0.04%
2785.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.34%
·
公平:
74.65
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
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 | 3.80% | 26.31 |
| 1 | 12.43% | 8.05 |
| 2 | 20.32% | 4.92 |
| 3 | 22.15% | 4.51 |
| 4 | 18.11% | 5.52 |
| 5+ | 23.20% | 4.31 |
|
大 2.5 63.45%
小 2.5 36.55%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
35.31%
平
24.58%
客 胜
40.11%
大小球 2.5
大 2.5
63.45%
小 2.5
36.55%
双方进球
是
64.77%
否
35.23%
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 | 7.12% 14.05 | 10.8% 9.26 | 82.09% 1.22 |
| -1.5 | 17.91% 5.58 | — | 82.09% 1.22 |
| -1.0 | 17.91% 5.58 | 18.62% 5.37 | 63.46% 1.58 |
| -0.5 | 36.54% 2.74 | — | 63.46% 1.58 |
| 0 (平手) | 36.54% 2.74 | 23.12% 4.33 | 40.34% 2.48 |
| +0.5 | 59.66% 1.68 | — | 40.34% 2.48 |
| +1.0 | 59.66% 1.68 | 19.68% 5.08 | 20.67% 4.84 |
| +1.5 | 79.33% 1.26 | — | 20.67% 4.84 |
| +2.0 | 79.33% 1.26 | 12.05% 8.3 | 8.61% 11.61 |
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。
