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
32.97%
公平赔率
3.03
平
24.39%
公平赔率
4.1
客 胜
42.63%
公平赔率
2.35
最可能比分
1 - 1
概率 10.04%
公平赔率 9.96
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 | 3.03 | — | |
| 平 | 4.1 | — | |
| 客 胜 | 2.35 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 1-2 | 8.79% | 11.38 |
| 3 | 2-1 | 7.73% | 12.94 |
| 4 | 2-2 | 6.76% | 14.78 |
| 5 | 0-1 | 6.52% | 15.34 |
| 6 | 1-0 | 5.74% | 17.43 |
| 7 | 0-2 | 5.7% | 17.53 |
| 8 | 1-3 | 5.12% | 19.51 |
| 9 | 2-0 | 4.42% | 22.64 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.2 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.73%
26.84
|
6.52%
15.34
|
5.7%
17.53
|
3.33%
30.05
|
1.46%
68.69
|
0.51%
196.27
|
| 1 |
5.74%
17.43
|
10.04%
9.96
|
8.79%
11.38
|
5.12%
19.51
|
2.24%
44.6
|
0.78%
127.44
|
| 2 |
4.42%
22.64
|
7.73%
12.94
|
6.76%
14.78
|
3.95%
25.34
|
1.73%
57.93
|
0.6%
165.51
|
| 3 |
2.27%
44.1
|
3.97%
25.2
|
3.47%
28.8
|
2.03%
49.37
|
0.89%
112.84
|
0.31%
322.37
|
| 4 |
0.87%
114.53
|
1.53%
65.45
|
1.34%
74.8
|
0.78%
128.24
|
0.34%
293.08
|
0.12%
837.52
|
| 5 |
0.27%
371.89
|
0.47%
212.49
|
0.41%
242.84
|
0.24%
416.32
|
0.11%
951.47
|
0.04%
2717.39
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.41%
·
公平:
70.77
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
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 | 3.73% | 26.84 |
| 1 | 12.26% | 8.16 |
| 2 | 20.16% | 4.96 |
| 3 | 22.11% | 4.52 |
| 4 | 18.19% | 5.50 |
| 5+ | 23.56% | 4.24 |
|
大 2.5 63.86%
小 2.5 36.14%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.97%
平
24.39%
客 胜
42.63%
大小球 2.5
大 2.5
63.86%
小 2.5
36.14%
双方进球
是
64.91%
否
35.09%
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 | 6.28% 15.92 | 9.99% 10.01 | 83.73% 1.19 |
| -1.5 | 16.27% 6.14 | — | 83.73% 1.19 |
| -1.0 | 16.27% 6.14 | 17.84% 5.61 | 65.89% 1.52 |
| -0.5 | 34.11% 2.93 | — | 65.89% 1.52 |
| 0 (平手) | 34.11% 2.93 | 22.94% 4.36 | 42.95% 2.33 |
| +0.5 | 57.05% 1.75 | — | 42.95% 2.33 |
| +1.0 | 57.05% 1.75 | 20.27% 4.93 | 22.69% 4.41 |
| +1.5 | 77.31% 1.29 | — | 22.69% 4.41 |
| +2.0 | 77.31% 1.29 | 12.9% 7.75 | 9.78% 10.22 |
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。
