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
25.53%
公平赔率
3.92
平
24.74%
公平赔率
4.04
客 胜
49.72%
公平赔率
2.01
最可能比分
1 - 1
概率 10.79%
公平赔率 9.27
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 | 3.92 | — | |
| 平 | 4.04 | — | |
| 客 胜 | 2.01 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.79% | 9.27 |
| 2 | 1-2 | 9.6% | 10.41 |
| 3 | 0-1 | 8.77% | 11.4 |
| 4 | 0-2 | 7.81% | 12.81 |
| 5 | 2-1 | 6.64% | 15.07 |
| 6 | 1-0 | 6.06% | 16.49 |
| 7 | 2-2 | 5.91% | 16.93 |
| 8 | 1-3 | 5.7% | 17.55 |
| 9 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
| 10 | 0-3 | 4.63% | 21.58 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
8.77%
11.4
|
7.81%
12.81
|
4.63%
21.58
|
2.06%
48.5
|
0.73%
136.24
|
| 1 |
6.06%
16.49
|
10.79%
9.27
|
9.6%
10.41
|
5.7%
17.55
|
2.54%
39.43
|
0.9%
110.77
|
| 2 |
3.73%
26.82
|
6.64%
15.07
|
5.91%
16.93
|
3.5%
28.53
|
1.56%
64.12
|
0.56%
180.12
|
| 3 |
1.53%
65.41
|
2.72%
36.75
|
2.42%
41.29
|
1.44%
69.59
|
0.64%
156.37
|
0.23%
439.37
|
| 4 |
0.47%
212.72
|
0.84%
119.5
|
0.74%
134.28
|
0.44%
226.3
|
0.2%
508.65
|
0.07%
1428.57
|
| 5 |
0.12%
865.05
|
0.21%
485.91
|
0.18%
545.85
|
0.11%
919.96
|
0.05%
2066.12
|
0.02%
5813.95
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.15%
·
公平:
86.63
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
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 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大 2.5 57.9%
小 2.5 42.1%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
25.53%
平
24.74%
客 胜
49.72%
大小球 2.5
大 2.5
57.9%
小 2.5
42.1%
双方进球
是
58.84%
否
41.16%
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 | 3.49% 28.62 | 7.31% 13.67 | 89.19% 1.12 |
| -1.5 | 10.81% 9.25 | — | 89.19% 1.12 |
| -1.0 | 10.81% 9.25 | 15.62% 6.4 | 73.58% 1.36 |
| -0.5 | 26.42% 3.78 | — | 73.58% 1.36 |
| 0 (平手) | 26.42% 3.78 | 23.28% 4.3 | 50.3% 1.99 |
| +0.5 | 49.7% 2.01 | — | 50.3% 1.99 |
| +1.0 | 49.7% 2.01 | 22.6% 4.43 | 27.7% 3.61 |
| +1.5 | 72.3% 1.38 | — | 27.7% 3.61 |
| +2.0 | 72.3% 1.38 | 15.32% 6.53 | 12.38% 8.08 |
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。
