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
31.79%
公平赔率
3.15
平
24.91%
公平赔率
4.01
客 胜
43.29%
公平赔率
2.31
最可能比分
1 - 1
概率 10.56%
公平赔率 9.47
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 | 3.15 | — | |
| 平 | 4.01 | — | |
| 客 胜 | 2.31 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.56% | 9.47 |
| 2 | 1-2 | 8.98% | 11.14 |
| 3 | 2-1 | 7.66% | 13.06 |
| 4 | 0-1 | 7.28% | 13.73 |
| 5 | 2-2 | 6.51% | 15.36 |
| 6 | 1-0 | 6.21% | 16.09 |
| 7 | 0-2 | 6.19% | 16.15 |
| 8 | 1-3 | 5.09% | 19.65 |
| 9 | 2-0 | 4.5% | 22.2 |
| 10 | 0-0 | 4.29% | 23.34 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.29%
23.34
|
7.28%
13.73
|
6.19%
16.15
|
3.51%
28.5
|
1.49%
67.06
|
0.51%
197.24
|
| 1 |
6.21%
16.09
|
10.56%
9.47
|
8.98%
11.14
|
5.09%
19.65
|
2.16%
46.25
|
0.74%
136.02
|
| 2 |
4.5%
22.2
|
7.66%
13.06
|
6.51%
15.36
|
3.69%
27.11
|
1.57%
63.79
|
0.53%
187.62
|
| 3 |
2.18%
45.93
|
3.7%
27.02
|
3.15%
31.78
|
1.78%
56.09
|
0.76%
131.98
|
0.26%
388.2
|
| 4 |
0.79%
126.69
|
1.34%
74.53
|
1.14%
87.68
|
0.65%
154.73
|
0.27%
364.03
|
0.09%
1070.66
|
| 5 |
0.23%
436.87
|
0.39%
257.0
|
0.33%
302.3
|
0.19%
533.62
|
0.08%
1254.71
|
0.03%
3690.04
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.18%
·
公平:
85.06
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.29% | 23.34 |
| 1 | 13.50% | 7.41 |
| 2 | 21.26% | 4.70 |
| 3 | 22.32% | 4.48 |
| 4 | 17.58% | 5.69 |
| 5+ | 21.05% | 4.75 |
|
大 2.5 60.96%
小 2.5 39.04%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.79%
平
24.91%
客 胜
43.29%
大小球 2.5
大 2.5
60.96%
小 2.5
39.04%
双方进球
是
62.56%
否
37.44%
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 | 5.61% 17.84 | 9.55% 10.47 | 84.84% 1.18 |
| -1.5 | 15.16% 6.6 | — | 84.84% 1.18 |
| -1.0 | 15.16% 6.6 | 17.75% 5.63 | 67.09% 1.49 |
| -0.5 | 32.91% 3.04 | — | 67.09% 1.49 |
| 0 (平手) | 32.91% 3.04 | 23.44% 4.27 | 43.64% 2.29 |
| +0.5 | 56.36% 1.77 | — | 43.64% 2.29 |
| +1.0 | 56.36% 1.77 | 20.81% 4.81 | 22.83% 4.38 |
| +1.5 | 77.17% 1.3 | — | 22.83% 4.38 |
| +2.0 | 77.17% 1.3 | 13.13% 7.61 | 9.7% 10.31 |
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。
