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
34.38%
公平赔率
2.91
平
24.42%
公平赔率
4.09
客 胜
41.19%
公平赔率
2.43
最可能比分
1 - 1
概率 10.02%
公平赔率 9.98
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 | 2.91 | — | |
| 平 | 4.09 | — | |
| 客 胜 | 2.43 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.02% | 9.98 |
| 2 | 1-2 | 8.62% | 11.6 |
| 3 | 2-1 | 7.92% | 12.63 |
| 4 | 2-2 | 6.81% | 14.68 |
| 5 | 0-1 | 6.34% | 15.76 |
| 6 | 1-0 | 5.83% | 17.16 |
| 7 | 0-2 | 5.46% | 18.33 |
| 8 | 1-3 | 4.94% | 20.23 |
| 9 | 2-0 | 4.6% | 21.72 |
| 10 | 3-1 | 4.17% | 23.98 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.34%
15.76
|
5.46%
18.33
|
3.13%
31.97
|
1.34%
74.35
|
0.46%
216.12
|
| 1 |
5.83%
17.16
|
10.02%
9.98
|
8.62%
11.6
|
4.94%
20.23
|
2.13%
47.06
|
0.73%
136.78
|
| 2 |
4.6%
21.72
|
7.92%
12.63
|
6.81%
14.68
|
3.9%
25.61
|
1.68%
59.56
|
0.58%
173.16
|
| 3 |
2.42%
41.24
|
4.17%
23.98
|
3.59%
27.88
|
2.06%
48.63
|
0.88%
113.1
|
0.3%
328.73
|
| 4 |
0.96%
104.42
|
1.65%
60.71
|
1.42%
70.59
|
0.81%
123.12
|
0.35%
286.29
|
0.12%
832.64
|
| 5 |
0.3%
330.47
|
0.52%
192.12
|
0.45%
223.36
|
0.26%
389.56
|
0.11%
905.8
|
0.04%
2631.58
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.41%
·
公平:
71.0
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.38%
平
24.42%
客 胜
41.19%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
65.18%
否
34.82%
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 | 6.82% 14.65 | 10.48% 9.54 | 82.7% 1.21 |
| -1.5 | 17.3% 5.78 | — | 82.7% 1.21 |
| -1.0 | 17.3% 5.78 | 18.27% 5.47 | 64.43% 1.55 |
| -0.5 | 35.57% 2.81 | — | 64.43% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.57% 2.81 | 22.97% 4.35 | 41.46% 2.41 |
| +0.5 | 58.54% 1.71 | — | 41.46% 2.41 |
| +1.0 | 58.54% 1.71 | 19.88% 5.03 | 21.58% 4.63 |
| +1.5 | 78.42% 1.28 | — | 21.58% 4.63 |
| +2.0 | 78.42% 1.28 | 12.42% 8.05 | 9.16% 10.92 |
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。
