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
33.5%
公平赔率
2.98
平
23.9%
公平赔率
4.18
客 胜
42.6%
公平赔率
2.35
最可能比分
1 - 1
概率 9.53%
公平赔率 10.49
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 | 2.98 | — | |
| 平 | 4.18 | — | |
| 客 胜 | 2.35 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.53% | 10.49 |
| 2 | 1-2 | 8.63% | 11.59 |
| 3 | 2-1 | 7.67% | 13.03 |
| 4 | 2-2 | 6.94% | 14.4 |
| 5 | 0-1 | 5.92% | 16.89 |
| 6 | 0-2 | 5.36% | 18.66 |
| 7 | 1-0 | 5.27% | 18.99 |
| 8 | 1-3 | 5.21% | 19.21 |
| 9 | 2-0 | 4.24% | 23.59 |
| 10 | 2-3 | 4.19% | 23.87 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.27%
30.57
|
5.92%
16.89
|
5.36%
18.66
|
3.23%
30.93
|
1.46%
68.36
|
0.53%
188.82
|
| 1 |
5.27%
18.99
|
9.53%
10.49
|
8.63%
11.59
|
5.21%
19.21
|
2.36%
42.46
|
0.85%
117.29
|
| 2 |
4.24%
23.59
|
7.67%
13.03
|
6.94%
14.4
|
4.19%
23.87
|
1.9%
52.74
|
0.69%
145.69
|
| 3 |
2.28%
43.95
|
4.12%
24.28
|
3.73%
26.83
|
2.25%
44.47
|
1.02%
98.28
|
0.37%
271.52
|
| 4 |
0.92%
109.19
|
1.66%
60.33
|
1.5%
66.66
|
0.91%
110.49
|
0.41%
244.14
|
0.15%
674.31
|
| 5 |
0.29%
339.1
|
0.53%
187.34
|
0.48%
207.04
|
0.29%
343.17
|
0.13%
758.15
|
0.05%
2096.44
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.68%
·
公平:
59.57
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
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 | 3.27% | 30.57 |
| 1 | 11.19% | 8.94 |
| 2 | 19.13% | 5.23 |
| 3 | 21.81% | 4.59 |
| 4 | 18.65% | 5.36 |
| 5+ | 25.95% | 3.85 |
|
大 2.5 66.41%
小 2.5 33.59%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.50%
平
23.90%
客 胜
42.60%
大小球 2.5
大 2.5
66.41%
小 2.5
33.59%
双方进球
是
66.92%
否
33.08%
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 | 6.72% 14.87 | 10.19% 9.82 | 83.09% 1.2 |
| -1.5 | 16.91% 5.91 | — | 83.09% 1.2 |
| -1.0 | 16.91% 5.91 | 17.72% 5.64 | 65.37% 1.53 |
| -0.5 | 34.63% 2.89 | — | 65.37% 1.53 |
| 0 (平手) | 34.63% 2.89 | 22.46% 4.45 | 42.91% 2.33 |
| +0.5 | 57.09% 1.75 | — | 42.91% 2.33 |
| +1.0 | 57.09% 1.75 | 19.92% 5.02 | 22.99% 4.35 |
| +1.5 | 77.01% 1.3 | — | 22.99% 4.35 |
| +2.0 | 77.01% 1.3 | 12.88% 7.77 | 10.11% 9.89 |
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。
