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
23.7%
公平赔率
4.22
平
25.04%
公平赔率
3.99
客 胜
51.26%
公平赔率
1.95
最可能比分
1 - 1
概率 11.1%
公平赔率 9.01
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 | 4.22 | — | |
| 平 | 3.99 | — | |
| 客 胜 | 1.95 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.1% | 9.01 |
| 2 | 0-1 | 9.82% | 10.18 |
| 3 | 1-2 | 9.71% | 10.3 |
| 4 | 0-2 | 8.6% | 11.63 |
| 5 | 1-0 | 6.34% | 15.76 |
| 6 | 2-1 | 6.27% | 15.94 |
| 7 | 1-3 | 5.67% | 17.65 |
| 8 | 0-0 | 5.61% | 17.81 |
| 9 | 2-2 | 5.49% | 18.22 |
| 10 | 0-3 | 5.01% | 19.94 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.61%
17.81
|
9.82%
10.18
|
8.6%
11.63
|
5.01%
19.94
|
2.19%
45.59
|
0.77%
130.24
|
| 1 |
6.34%
15.76
|
11.1%
9.01
|
9.71%
10.3
|
5.67%
17.65
|
2.48%
40.34
|
0.87%
115.26
|
| 2 |
3.58%
27.9
|
6.27%
15.94
|
5.49%
18.22
|
3.2%
31.24
|
1.4%
71.4
|
0.49%
204.0
|
| 3 |
1.35%
74.08
|
2.36%
42.33
|
2.07%
48.38
|
1.21%
82.93
|
0.53%
189.57
|
0.18%
541.71
|
| 4 |
0.38%
262.19
|
0.67%
149.84
|
0.58%
171.23
|
0.34%
293.6
|
0.15%
671.14
|
0.05%
1915.71
|
| 5 |
0.09%
1160.09
|
0.15%
663.13
|
0.13%
757.58
|
0.08%
1298.7
|
0.03%
2967.36
|
0.01%
8474.58
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.02%
·
公平:
97.76
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.62% | 17.38% |
| 1.5 | 52.21% | 47.79% |
| 2.5 | 25.6% | 74.4% |
| 3.5 | 10.08% | 89.92% |
| 4.5 | 3.29% | 96.71% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.61% | 17.81 |
| 1 | 16.17% | 6.19 |
| 2 | 23.28% | 4.30 |
| 3 | 22.35% | 4.47 |
| 4 | 16.09% | 6.21 |
| 5+ | 16.50% | 6.06 |
|
大 2.5 54.94%
小 2.5 45.06%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
23.70%
平
25.04%
客 胜
51.26%
大小球 2.5
大 2.5
54.94%
小 2.5
45.06%
双方进球
是
55.93%
否
44.07%
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 | 2.87% 34.86 | 6.61% 15.12 | 90.52% 1.1 |
| -1.5 | 9.48% 10.55 | — | 90.52% 1.1 |
| -1.0 | 9.48% 10.55 | 15.06% 6.64 | 75.46% 1.33 |
| -0.5 | 24.54% 4.07 | — | 75.46% 1.33 |
| 0 (平手) | 24.54% 4.07 | 23.57% 4.24 | 51.89% 1.93 |
| +0.5 | 48.11% 2.08 | — | 51.89% 1.93 |
| +1.0 | 48.11% 2.08 | 23.32% 4.29 | 28.57% 3.5 |
| +1.5 | 71.43% 1.4 | — | 28.57% 3.5 |
| +2.0 | 71.43% 1.4 | 15.86% 6.3 | 12.7% 7.87 |
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。
