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
36.77%
公平赔率
2.72
平
23.78%
公平赔率
4.2
客 胜
39.44%
公平赔率
2.54
最可能比分
1 - 1
概率 9.33%
公平赔率 10.72
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 | 2.72 | — | |
| 平 | 4.2 | — | |
| 客 胜 | 2.54 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.33% | 10.72 |
| 2 | 1-2 | 8.21% | 12.18 |
| 3 | 2-1 | 8.02% | 12.47 |
| 4 | 2-2 | 7.06% | 14.17 |
| 5 | 0-1 | 5.42% | 18.44 |
| 6 | 1-0 | 5.3% | 18.87 |
| 7 | 1-3 | 4.81% | 20.77 |
| 8 | 0-2 | 4.77% | 20.96 |
| 9 | 3-1 | 4.6% | 21.75 |
| 10 | 2-0 | 4.56% | 21.94 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.08%
32.46
|
5.42%
18.44
|
4.77%
20.96
|
2.8%
35.72
|
1.23%
81.19
|
0.43%
230.63
|
| 1 |
5.3%
18.87
|
9.33%
10.72
|
8.21%
12.18
|
4.81%
20.77
|
2.12%
47.2
|
0.75%
134.1
|
| 2 |
4.56%
21.94
|
8.02%
12.47
|
7.06%
14.17
|
4.14%
24.15
|
1.82%
54.89
|
0.64%
155.93
|
| 3 |
2.61%
38.27
|
4.6%
21.75
|
4.05%
24.71
|
2.37%
42.12
|
1.04%
95.73
|
0.37%
271.96
|
| 4 |
1.12%
89.01
|
1.98%
50.57
|
1.74%
57.47
|
1.02%
97.96
|
0.45%
222.62
|
0.16%
632.51
|
| 5 |
0.39%
258.73
|
0.68%
147.02
|
0.6%
167.06
|
0.35%
284.74
|
0.15%
647.25
|
0.05%
1838.24
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.77%
·
公平:
56.42
双方球队进球数
主队
| 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% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.8% | 17.2% |
| 1.5 | 52.52% | 47.48% |
| 2.5 | 25.87% | 74.13% |
| 3.5 | 10.24% | 89.76% |
| 4.5 | 3.36% | 96.64% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.08% | 32.46 |
| 1 | 10.72% | 9.33 |
| 2 | 18.65% | 5.36 |
| 3 | 21.64% | 4.62 |
| 4 | 18.83% | 5.31 |
| 5+ | 27.08% | 3.69 |
|
大 2.5 67.54%
小 2.5 32.46%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.77%
平
23.78%
客 胜
39.44%
大小球 2.5
大 2.5
67.54%
小 2.5
32.46%
双方进球
是
67.97%
否
32.03%
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 | 8.15% 12.27 | 11.29% 8.85 | 80.55% 1.24 |
| -1.5 | 19.45% 5.14 | — | 80.55% 1.24 |
| -1.0 | 19.45% 5.14 | 18.56% 5.39 | 62.0% 1.61 |
| -0.5 | 38.0% 2.63 | — | 62.0% 1.61 |
| 0 (平手) | 38.0% 2.63 | 22.35% 4.47 | 39.65% 2.52 |
| +0.5 | 60.35% 1.66 | — | 39.65% 2.52 |
| +1.0 | 60.35% 1.66 | 18.99% 5.27 | 20.66% 4.84 |
| +1.5 | 79.34% 1.26 | — | 20.66% 4.84 |
| +2.0 | 79.34% 1.26 | 11.83% 8.46 | 8.83% 11.32 |
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。
