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
50.57%
公平赔率
1.98
平
21.26%
公平赔率
4.7
客 胜
28.16%
公平赔率
3.55
最可能比分
2 - 1
概率 8.17%
公平赔率 12.24
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 | 1.98 | — | |
| 平 | 4.7 | — | |
| 客 胜 | 3.55 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 8.17% | 12.24 |
| 2 | 1-1 | 7.1% | 14.08 |
| 3 | 2-2 | 7.02% | 14.24 |
| 4 | 3-1 | 6.26% | 15.97 |
| 5 | 1-2 | 6.11% | 16.37 |
| 6 | 3-2 | 5.39% | 18.57 |
| 7 | 2-0 | 4.75% | 21.06 |
| 8 | 1-0 | 4.13% | 24.22 |
| 9 | 2-3 | 4.03% | 24.83 |
| 10 | 3-0 | 3.64% | 27.47 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.8%
55.7
|
3.09%
32.38
|
2.66%
37.65
|
1.52%
65.68
|
0.65%
152.74
|
0.23%
444.05
|
| 1 |
4.13%
24.22
|
7.1%
14.08
|
6.11%
16.37
|
3.5%
28.56
|
1.51%
66.41
|
0.52%
193.05
|
| 2 |
4.75%
21.06
|
8.17%
12.24
|
7.02%
14.24
|
4.03%
24.83
|
1.73%
57.75
|
0.6%
167.87
|
| 3 |
3.64%
27.47
|
6.26%
15.97
|
5.39%
18.57
|
3.09%
32.39
|
1.33%
75.32
|
0.46%
218.96
|
| 4 |
2.09%
47.77
|
3.6%
27.77
|
3.1%
32.29
|
1.78%
56.33
|
0.76%
130.99
|
0.26%
380.81
|
| 5 |
0.96%
103.84
|
1.66%
60.38
|
1.42%
70.2
|
0.82%
122.44
|
0.35%
284.74
|
0.12%
827.81
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
3.81%
·
公平:
26.23
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.97% | 10.03% |
| 1.5 | 66.91% | 33.09% |
| 2.5 | 40.39% | 59.6% |
| 3.5 | 20.06% | 79.93% |
| 4.5 | 8.37% | 91.62% |
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 | 1.80% | 55.70 |
| 1 | 7.22% | 13.86 |
| 2 | 14.51% | 6.89 |
| 3 | 19.44% | 5.14 |
| 4 | 19.54% | 5.12 |
| 5+ | 37.51% | 2.67 |
|
大 2.5 76.48%
小 2.5 23.52%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.57%
平
21.26%
客 胜
28.16%
大小球 2.5
大 2.5
76.48%
小 2.5
23.52%
双方进球
是
73.86%
否
26.14%
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 | 16.15% 6.19 | 15.07% 6.63 | 68.77% 1.45 |
| -1.5 | 31.23% 3.2 | — | 68.77% 1.45 |
| -1.0 | 31.23% 3.2 | 19.86% 5.04 | 48.91% 2.04 |
| -0.5 | 51.09% 1.96 | — | 48.91% 2.04 |
| 0 (平手) | 51.09% 1.96 | 19.91% 5.02 | 29.0% 3.45 |
| +0.5 | 70.99% 1.41 | — | 29.0% 3.45 |
| +1.0 | 70.99% 1.41 | 14.85% 6.73 | 14.15% 7.07 |
| +1.5 | 85.84% 1.16 | — | 14.15% 7.07 |
| +2.0 | 85.84% 1.16 | 8.43% 11.86 | 5.72% 17.48 |
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。
