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
41.64%
公平赔率
2.4
平
23.24%
公平赔率
4.3
客 胜
35.12%
公平赔率
2.85
最可能比分
1 - 1
概率 8.76%
公平赔率 11.41
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 | 2.4 | — | |
| 平 | 4.3 | — | |
| 客 胜 | 2.85 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.76% | 11.41 |
| 2 | 2-1 | 8.24% | 12.14 |
| 3 | 1-2 | 7.62% | 13.12 |
| 4 | 2-2 | 7.16% | 13.96 |
| 5 | 3-1 | 5.16% | 19.38 |
| 6 | 1-0 | 5.04% | 19.86 |
| 7 | 2-0 | 4.73% | 21.13 |
| 8 | 0-1 | 4.66% | 21.46 |
| 9 | 3-2 | 4.49% | 22.27 |
| 10 | 1-3 | 4.42% | 22.62 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.68%
37.34
|
4.66%
21.46
|
4.05%
24.66
|
2.35%
42.53
|
1.02%
97.76
|
0.36%
280.9
|
| 1 |
5.04%
19.86
|
8.76%
11.41
|
7.62%
13.12
|
4.42%
22.62
|
1.92%
52.0
|
0.67%
149.43
|
| 2 |
4.73%
21.13
|
8.24%
12.14
|
7.16%
13.96
|
4.16%
24.06
|
1.81%
55.32
|
0.63%
158.96
|
| 3 |
2.97%
33.71
|
5.16%
19.38
|
4.49%
22.27
|
2.6%
38.4
|
1.13%
88.28
|
0.39%
253.68
|
| 4 |
1.39%
71.74
|
2.43%
41.23
|
2.11%
47.39
|
1.22%
81.7
|
0.53%
187.83
|
0.19%
539.67
|
| 5 |
0.52%
190.77
|
0.91%
109.65
|
0.79%
126.02
|
0.46%
217.3
|
0.2%
499.5
|
0.07%
1434.72
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.14%
·
公平:
46.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.74% | 15.26% |
| 1.5 | 56.05% | 43.95% |
| 2.5 | 29.09% | 70.91% |
| 3.5 | 12.19% | 87.81% |
| 4.5 | 4.25% | 95.75% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.45% | 17.55% |
| 1.5 | 51.91% | 48.09% |
| 2.5 | 25.34% | 74.66% |
| 3.5 | 9.93% | 90.07% |
| 4.5 | 3.22% | 96.78% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.68% | 37.34 |
| 1 | 9.70% | 10.31 |
| 2 | 17.55% | 5.70 |
| 3 | 21.18% | 4.72 |
| 4 | 19.16% | 5.22 |
| 5+ | 29.74% | 3.36 |
|
大 2.5 70.08%
小 2.5 29.92%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.64%
平
23.24%
客 胜
35.12%
大小球 2.5
大 2.5
70.08%
小 2.5
29.92%
双方进球
是
69.87%
否
30.13%
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 | 10.17% 9.83 | 12.53% 7.98 | 77.29% 1.29 |
| -1.5 | 22.71% 4.4 | — | 77.29% 1.29 |
| -1.0 | 22.71% 4.4 | 19.21% 5.21 | 58.08% 1.72 |
| -0.5 | 41.92% 2.39 | — | 58.08% 1.72 |
| 0 (平手) | 41.92% 2.39 | 21.82% 4.58 | 36.27% 2.76 |
| +0.5 | 63.73% 1.57 | — | 36.27% 2.76 |
| +1.0 | 63.73% 1.57 | 17.78% 5.62 | 18.49% 5.41 |
| +1.5 | 81.51% 1.23 | — | 18.49% 5.41 |
| +2.0 | 81.51% 1.23 | 10.74% 9.31 | 7.75% 12.9 |
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。
