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
34.21%
公平赔率
2.92
平
24.38%
公平赔率
4.1
客 胜
41.41%
公平赔率
2.41
最可能比分
1 - 1
概率 9.98%
公平赔率 10.02
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 | 2.92 | — | |
| 平 | 4.1 | — | |
| 客 胜 | 2.41 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.98% | 10.02 |
| 2 | 1-2 | 8.63% | 11.58 |
| 3 | 2-1 | 7.89% | 12.68 |
| 4 | 2-2 | 6.82% | 14.66 |
| 5 | 0-1 | 6.32% | 15.83 |
| 6 | 1-0 | 5.77% | 17.33 |
| 7 | 0-2 | 5.46% | 18.3 |
| 8 | 1-3 | 4.98% | 20.08 |
| 9 | 2-0 | 4.56% | 21.94 |
| 10 | 3-1 | 4.15% | 24.08 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
6.32%
15.83
|
5.46%
18.3
|
3.15%
31.73
|
1.36%
73.37
|
0.47%
212.04
|
| 1 |
5.77%
17.33
|
9.98%
10.02
|
8.63%
11.58
|
4.98%
20.08
|
2.15%
46.44
|
0.75%
134.21
|
| 2 |
4.56%
21.94
|
7.89%
12.68
|
6.82%
14.66
|
3.93%
25.42
|
1.7%
58.78
|
0.59%
169.89
|
| 3 |
2.4%
41.66
|
4.15%
24.08
|
3.59%
27.84
|
2.07%
48.27
|
0.9%
111.62
|
0.31%
322.58
|
| 4 |
0.95%
105.46
|
1.64%
60.96
|
1.42%
70.48
|
0.82%
122.2
|
0.35%
282.57
|
0.12%
816.99
|
| 5 |
0.3%
333.78
|
0.52%
192.9
|
0.45%
223.02
|
0.26%
386.7
|
0.11%
894.45
|
0.04%
2583.98
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.43%
·
公平:
69.9
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 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.65% | 27.39 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大 2.5 64.26%
小 2.5 35.74%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.21%
平
24.38%
客 胜
41.41%
大小球 2.5
大 2.5
64.26%
小 2.5
35.74%
双方进球
是
65.33%
否
34.67%
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 | 6.78% 14.75 | 10.42% 9.6 | 82.8% 1.21 |
| -1.5 | 17.2% 5.81 | — | 82.8% 1.21 |
| -1.0 | 17.2% 5.81 | 18.19% 5.5 | 64.61% 1.55 |
| -0.5 | 35.39% 2.83 | — | 64.61% 1.55 |
| 0 (平手) | 35.39% 2.83 | 22.92% 4.36 | 41.69% 2.4 |
| +0.5 | 58.31% 1.72 | — | 41.69% 2.4 |
| +1.0 | 58.31% 1.72 | 19.91% 5.02 | 21.78% 4.59 |
| +1.5 | 78.22% 1.28 | — | 21.78% 4.59 |
| +2.0 | 78.22% 1.28 | 12.49% 8.0 | 9.28% 10.77 |
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。
