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
30.65%
公平赔率
3.26
平
24.2%
公平赔率
4.13
客 胜
45.16%
公平赔率
2.21
最可能比分
1 - 1
概率 9.98%
公平赔率 10.02
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 | 3.26 | — | |
| 平 | 4.13 | — | |
| 客 胜 | 2.21 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.98% | 10.02 |
| 2 | 1-2 | 9.03% | 11.07 |
| 3 | 2-1 | 7.38% | 13.54 |
| 4 | 0-1 | 6.74% | 14.83 |
| 5 | 2-2 | 6.68% | 14.96 |
| 6 | 0-2 | 6.1% | 16.39 |
| 7 | 1-0 | 5.51% | 18.14 |
| 8 | 1-3 | 5.45% | 18.35 |
| 9 | 2-0 | 4.08% | 24.51 |
| 10 | 2-3 | 4.03% | 24.8 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.73%
26.84
|
6.74%
14.83
|
6.1%
16.39
|
3.68%
27.16
|
1.67%
60.02
|
0.6%
165.81
|
| 1 |
5.51%
18.14
|
9.98%
10.02
|
9.03%
11.07
|
5.45%
18.35
|
2.47%
40.56
|
0.89%
112.03
|
| 2 |
4.08%
24.51
|
7.38%
13.54
|
6.68%
14.96
|
4.03%
24.8
|
1.82%
54.81
|
0.66%
151.4
|
| 3 |
2.01%
49.68
|
3.64%
27.45
|
3.3%
30.33
|
1.99%
50.27
|
0.9%
111.1
|
0.33%
306.84
|
| 4 |
0.74%
134.28
|
1.35%
74.18
|
1.22%
81.97
|
0.74%
135.87
|
0.33%
300.21
|
0.12%
829.19
|
| 5 |
0.22%
453.72
|
0.4%
250.63
|
0.36%
276.93
|
0.22%
458.93
|
0.1%
1014.2
|
0.04%
2801.12
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.48%
·
公平:
67.7
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 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
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
30.65%
平
24.20%
客 胜
45.16%
大小球 2.5
大 2.5
63.86%
小 2.5
36.14%
双方进球
是
64.6%
否
35.4%
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 | 5.46% 18.3 | 9.19% 10.88 | 85.35% 1.17 |
| -1.5 | 14.65% 6.83 | — | 85.35% 1.17 |
| -1.0 | 14.65% 6.83 | 17.04% 5.87 | 68.31% 1.46 |
| -0.5 | 31.69% 3.16 | — | 68.31% 1.46 |
| 0 (平手) | 31.69% 3.16 | 22.75% 4.4 | 45.56% 2.19 |
| +0.5 | 54.44% 1.84 | — | 45.56% 2.19 |
| +1.0 | 54.44% 1.84 | 20.84% 4.8 | 24.72% 4.05 |
| +1.5 | 75.28% 1.33 | — | 24.72% 4.05 |
| +2.0 | 75.28% 1.33 | 13.74% 7.28 | 10.98% 9.11 |
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。
