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
22.83%
公平赔率
4.38
平
24.78%
公平赔率
4.04
客 胜
52.39%
公平赔率
1.91
最可能比分
1 - 1
概率 10.98%
公平赔率 9.11
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 | 4.38 | — | |
| 平 | 4.04 | — | |
| 客 胜 | 1.91 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.98% | 9.11 |
| 2 | 0-1 | 9.89% | 10.11 |
| 3 | 1-2 | 9.77% | 10.23 |
| 4 | 0-2 | 8.8% | 11.36 |
| 5 | 1-0 | 6.17% | 16.21 |
| 6 | 2-1 | 6.09% | 16.41 |
| 7 | 1-3 | 5.8% | 17.25 |
| 8 | 0-0 | 5.56% | 17.99 |
| 9 | 2-2 | 5.42% | 18.44 |
| 10 | 0-3 | 5.22% | 19.14 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.56%
17.99
|
9.89%
10.11
|
8.8%
11.36
|
5.22%
19.14
|
2.32%
43.02
|
0.83%
120.83
|
| 1 |
6.17%
16.21
|
10.98%
9.11
|
9.77%
10.23
|
5.8%
17.25
|
2.58%
38.75
|
0.92%
108.86
|
| 2 |
3.42%
29.21
|
6.09%
16.41
|
5.42%
18.44
|
3.22%
31.07
|
1.43%
69.83
|
0.51%
196.16
|
| 3 |
1.27%
78.94
|
2.25%
44.35
|
2.01%
49.83
|
1.19%
83.98
|
0.53%
188.71
|
0.19%
530.22
|
| 4 |
0.35%
284.5
|
0.63%
159.82
|
0.56%
179.57
|
0.33%
302.66
|
0.15%
680.27
|
0.05%
1912.05
|
| 5 |
0.08%
1282.05
|
0.14%
719.94
|
0.12%
809.06
|
0.07%
1362.4
|
0.03%
3067.48
|
0.01%
8620.69
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.09%
·
公平:
92.0
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.14% | 16.86% |
| 1.5 | 53.12% | 46.88% |
| 2.5 | 26.4% | 73.6% |
| 3.5 | 10.55% | 89.45% |
| 4.5 | 3.5% | 96.5% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.56% | 17.99 |
| 1 | 16.06% | 6.23 |
| 2 | 23.21% | 4.31 |
| 3 | 22.36% | 4.47 |
| 4 | 16.15% | 6.19 |
| 5+ | 16.66% | 6.00 |
|
大 2.5 55.17%
小 2.5 44.83%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
22.83%
平
24.78%
客 胜
52.39%
大小球 2.5
大 2.5
55.17%
小 2.5
44.83%
双方进球
是
55.74%
否
44.26%
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 | 2.68% 37.36 | 6.32% 15.83 | 91.01% 1.1 |
| -1.5 | 8.99% 11.12 | — | 91.01% 1.1 |
| -1.0 | 8.99% 11.12 | 14.64% 6.83 | 76.37% 1.31 |
| -0.5 | 23.63% 4.23 | — | 76.37% 1.31 |
| 0 (平手) | 23.63% 4.23 | 23.31% 4.29 | 53.06% 1.88 |
| +0.5 | 46.94% 2.13 | — | 53.06% 1.88 |
| +1.0 | 46.94% 2.13 | 23.47% 4.26 | 29.59% 3.38 |
| +1.5 | 70.41% 1.42 | — | 29.59% 3.38 |
| +2.0 | 70.41% 1.42 | 16.24% 6.16 | 13.35% 7.49 |
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。
