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
31.3%
公平赔率
3.19
平
24.43%
公平赔率
4.09
客 胜
44.27%
公平赔率
2.26
最可能比分
1 - 1
概率 10.16%
公平赔率 9.85
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 | 3.19 | — | |
| 平 | 4.09 | — | |
| 客 胜 | 2.26 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.16% | 9.85 |
| 2 | 1-2 | 8.99% | 11.12 |
| 3 | 2-1 | 7.52% | 13.3 |
| 4 | 0-1 | 6.86% | 14.57 |
| 5 | 2-2 | 6.65% | 15.03 |
| 6 | 0-2 | 6.07% | 16.46 |
| 7 | 1-0 | 5.74% | 17.43 |
| 8 | 1-3 | 5.3% | 18.86 |
| 9 | 2-0 | 4.25% | 23.55 |
| 10 | 2-3 | 3.92% | 25.48 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.88%
25.79
|
6.86%
14.57
|
6.07%
16.46
|
3.58%
27.91
|
1.59%
63.06
|
0.56%
178.16
|
| 1 |
5.74%
17.43
|
10.16%
9.85
|
8.99%
11.12
|
5.3%
18.86
|
2.35%
42.61
|
0.83%
120.37
|
| 2 |
4.25%
23.55
|
7.52%
13.3
|
6.65%
15.03
|
3.92%
25.48
|
1.74%
57.58
|
0.61%
162.65
|
| 3 |
2.1%
47.73
|
3.71%
26.97
|
3.28%
30.47
|
1.94%
51.65
|
0.86%
116.71
|
0.3%
329.71
|
| 4 |
0.78%
129.02
|
1.37%
72.89
|
1.21%
82.36
|
0.72%
139.59
|
0.32%
315.46
|
0.11%
891.27
|
| 5 |
0.23%
435.92
|
0.41%
246.24
|
0.36%
278.24
|
0.21%
471.48
|
0.09%
1066.1
|
0.03%
3012.05
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.38%
·
公平:
72.7
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.97% | 17.03% |
| 1.5 | 52.82% | 47.18% |
| 2.5 | 26.14% | 73.86% |
| 3.5 | 10.39% | 89.61% |
| 4.5 | 3.43% | 96.57% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.88% | 25.79 |
| 1 | 12.60% | 7.94 |
| 2 | 20.48% | 4.88 |
| 3 | 22.18% | 4.51 |
| 4 | 18.02% | 5.55 |
| 5+ | 22.83% | 4.38 |
|
大 2.5 63.04%
小 2.5 36.96%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.30%
平
24.43%
客 胜
44.27%
大小球 2.5
大 2.5
63.04%
小 2.5
36.96%
双方进球
是
64.08%
否
35.92%
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 | 5.62% 17.8 | 9.41% 10.63 | 84.98% 1.18 |
| -1.5 | 15.02% 6.66 | — | 84.98% 1.18 |
| -1.0 | 15.02% 6.66 | 17.36% 5.76 | 67.62% 1.48 |
| -0.5 | 32.38% 3.09 | — | 67.62% 1.48 |
| 0 (平手) | 32.38% 3.09 | 22.98% 4.35 | 44.64% 2.24 |
| +0.5 | 55.36% 1.81 | — | 44.64% 2.24 |
| +1.0 | 55.36% 1.81 | 20.76% 4.82 | 23.89% 4.19 |
| +1.5 | 76.11% 1.31 | — | 23.89% 4.19 |
| +2.0 | 76.11% 1.31 | 13.45% 7.43 | 10.44% 9.58 |
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。
