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
29.8%
公平赔率
3.36
平
25.05%
公平赔率
3.99
客 胜
45.15%
公平赔率
2.21
最可能比分
1 - 1
概率 10.77%
公平赔率 9.29
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 | 3.36 | — | |
| 平 | 3.99 | — | |
| 客 胜 | 2.21 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.77% | 9.29 |
| 2 | 1-2 | 9.21% | 10.86 |
| 3 | 0-1 | 7.86% | 12.72 |
| 4 | 2-1 | 7.38% | 13.56 |
| 5 | 0-2 | 6.72% | 14.88 |
| 6 | 2-2 | 6.31% | 15.86 |
| 7 | 1-0 | 6.3% | 15.88 |
| 8 | 1-3 | 5.25% | 19.06 |
| 9 | 0-0 | 4.6% | 21.76 |
| 10 | 2-0 | 4.31% | 23.19 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.6%
21.76
|
7.86%
12.72
|
6.72%
14.88
|
3.83%
26.11
|
1.64%
61.07
|
0.56%
178.57
|
| 1 |
6.3%
15.88
|
10.77%
9.29
|
9.21%
10.86
|
5.25%
19.06
|
2.24%
44.58
|
0.77%
130.34
|
| 2 |
4.31%
23.19
|
7.38%
13.56
|
6.31%
15.86
|
3.59%
27.82
|
1.54%
65.08
|
0.53%
190.29
|
| 3 |
1.97%
50.77
|
3.37%
29.69
|
2.88%
34.73
|
1.64%
60.92
|
0.7%
142.51
|
0.24%
416.67
|
| 4 |
0.67%
148.24
|
1.15%
86.69
|
0.99%
101.39
|
0.56%
177.87
|
0.24%
416.15
|
0.08%
1216.55
|
| 5 |
0.18%
541.13
|
0.32%
316.36
|
0.27%
370.1
|
0.15%
649.35
|
0.07%
1517.45
|
0.02%
4444.44
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.11%
·
公平:
90.29
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.60% | 21.76 |
| 1 | 14.16% | 7.06 |
| 2 | 21.80% | 4.59 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 17.23% | 5.80 |
| 5+ | 19.84% | 5.04 |
|
大 2.5 59.45%
小 2.5 40.55%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.80%
平
25.05%
客 胜
45.15%
大小球 2.5
大 2.5
59.45%
小 2.5
40.55%
双方进球
是
61.1%
否
38.9%
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 | 4.83% 20.69 | 8.84% 11.32 | 86.33% 1.16 |
| -1.5 | 13.67% 7.31 | — | 86.33% 1.16 |
| -1.0 | 13.67% 7.31 | 17.18% 5.82 | 69.14% 1.45 |
| -0.5 | 30.86% 3.24 | — | 69.14% 1.45 |
| 0 (平手) | 30.86% 3.24 | 23.57% 4.24 | 45.57% 2.19 |
| +0.5 | 54.43% 1.84 | — | 45.57% 2.19 |
| +1.0 | 54.43% 1.84 | 21.45% 4.66 | 24.12% 4.15 |
| +1.5 | 75.88% 1.32 | — | 24.12% 4.15 |
| +2.0 | 75.88% 1.32 | 13.77% 7.26 | 10.35% 9.66 |
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。
