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
28.98%
公平赔率
3.45
平
25.29%
公平赔率
3.95
客 胜
45.73%
公平赔率
2.19
最可能比分
1 - 1
概率 11.0%
公平赔率 9.09
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 | 3.45 | — | |
| 平 | 3.95 | — | |
| 客 胜 | 2.19 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.0% | 9.09 |
| 2 | 1-2 | 9.29% | 10.76 |
| 3 | 0-1 | 8.33% | 12.0 |
| 4 | 2-1 | 7.26% | 13.78 |
| 5 | 0-2 | 7.04% | 14.21 |
| 6 | 1-0 | 6.51% | 15.37 |
| 7 | 2-2 | 6.13% | 16.31 |
| 8 | 1-3 | 5.23% | 19.1 |
| 9 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 2-0 | 4.29% | 23.29 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
8.33%
12.0
|
7.04%
14.21
|
3.97%
25.22
|
1.68%
59.69
|
0.57%
176.58
|
| 1 |
6.51%
15.37
|
11.0%
9.09
|
9.29%
10.76
|
5.23%
19.1
|
2.21%
45.22
|
0.75%
133.78
|
| 2 |
4.29%
23.29
|
7.26%
13.78
|
6.13%
16.31
|
3.45%
28.95
|
1.46%
68.51
|
0.49%
202.72
|
| 3 |
1.89%
52.92
|
3.19%
31.32
|
2.7%
37.06
|
1.52%
65.79
|
0.64%
155.71
|
0.22%
460.62
|
| 4 |
0.62%
160.38
|
1.05%
94.89
|
0.89%
112.31
|
0.5%
199.36
|
0.21%
471.92
|
0.07%
1396.65
|
| 5 |
0.16%
607.53
|
0.28%
359.45
|
0.24%
425.35
|
0.13%
755.29
|
0.06%
1788.91
|
0.02%
5291.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.02%
·
公平:
98.33
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.55% | 18.45% |
| 1.5 | 50.36% | 49.64% |
| 2.5 | 24.01% | 75.99% |
| 3.5 | 9.17% | 90.83% |
| 4.5 | 2.9% | 97.1% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大 2.5 57.9%
小 2.5 42.1%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.98%
平
25.29%
客 胜
45.73%
大小球 2.5
大 2.5
57.9%
小 2.5
42.1%
双方进球
是
59.76%
否
40.24%
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 | 4.47% 22.39 | 8.52% 11.73 | 87.01% 1.15 |
| -1.5 | 12.99% 7.7 | — | 87.01% 1.15 |
| -1.0 | 12.99% 7.7 | 17.02% 5.87 | 69.99% 1.43 |
| -0.5 | 30.01% 3.33 | — | 69.99% 1.43 |
| 0 (平手) | 30.01% 3.33 | 23.81% 4.2 | 46.18% 2.17 |
| +0.5 | 53.82% 1.86 | — | 46.18% 2.17 |
| +1.0 | 53.82% 1.86 | 21.8% 4.59 | 24.38% 4.1 |
| +1.5 | 75.62% 1.32 | — | 24.38% 4.1 |
| +2.0 | 75.62% 1.32 | 13.97% 7.16 | 10.41% 9.61 |
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。
