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
32.19%
公平赔率
3.11
平
24.05%
公平赔率
4.16
客 胜
43.76%
公平赔率
2.28
最可能比分
1 - 1
概率 9.74%
公平赔率 10.26
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 | 3.11 | — | |
| 平 | 4.16 | — | |
| 客 胜 | 2.28 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.74% | 10.26 |
| 2 | 1-2 | 8.82% | 11.34 |
| 3 | 2-1 | 7.55% | 13.24 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.63 |
| 5 | 0-1 | 6.29% | 15.91 |
| 6 | 0-2 | 5.69% | 17.58 |
| 7 | 1-0 | 5.38% | 18.57 |
| 8 | 1-3 | 5.32% | 18.79 |
| 9 | 2-0 | 4.17% | 23.97 |
| 10 | 2-3 | 4.12% | 24.25 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.47%
28.79
|
6.29%
15.91
|
5.69%
17.58
|
3.43%
29.13
|
1.55%
64.37
|
0.56%
177.84
|
| 1 |
5.38%
18.57
|
9.74%
10.26
|
8.82%
11.34
|
5.32%
18.79
|
2.41%
41.53
|
0.87%
114.73
|
| 2 |
4.17%
23.97
|
7.55%
13.24
|
6.83%
14.63
|
4.12%
24.25
|
1.87%
53.59
|
0.68%
148.04
|
| 3 |
2.16%
46.39
|
3.9%
25.63
|
3.53%
28.32
|
2.13%
46.94
|
0.96%
103.72
|
0.35%
286.53
|
| 4 |
0.84%
119.7
|
1.51%
66.13
|
1.37%
73.08
|
0.83%
121.12
|
0.37%
267.67
|
0.14%
739.64
|
| 5 |
0.26%
386.1
|
0.47%
213.36
|
0.42%
235.74
|
0.26%
390.78
|
0.12%
863.56
|
0.04%
2386.63
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.58%
·
公平:
63.34
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
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 | 3.47% | 28.79 |
| 1 | 11.67% | 8.57 |
| 2 | 19.61% | 5.10 |
| 3 | 21.96% | 4.55 |
| 4 | 18.45% | 5.42 |
| 5+ | 24.84% | 4.03 |
|
大 2.5 65.25%
小 2.5 34.75%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.19%
平
24.05%
客 胜
43.76%
大小球 2.5
大 2.5
65.25%
小 2.5
34.75%
双方进球
是
65.88%
否
34.12%
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 | 6.13% 16.32 | 9.73% 10.28 | 84.14% 1.19 |
| -1.5 | 15.86% 6.31 | — | 84.14% 1.19 |
| -1.0 | 15.86% 6.31 | 17.42% 5.74 | 66.72% 1.5 |
| -0.5 | 33.28% 3.0 | — | 66.72% 1.5 |
| 0 (平手) | 33.28% 3.0 | 22.6% 4.42 | 44.12% 2.27 |
| +0.5 | 55.88% 1.79 | — | 44.12% 2.27 |
| +1.0 | 55.88% 1.79 | 20.34% 4.92 | 23.77% 4.21 |
| +1.5 | 76.22% 1.31 | — | 23.77% 4.21 |
| +2.0 | 76.22% 1.31 | 13.27% 7.54 | 10.5% 9.52 |
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。
