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
30.32%
公平赔率
3.3
平
24.08%
公平赔率
4.15
客 胜
45.6%
公平赔率
2.19
最可能比分
1 - 1
概率 9.89%
公平赔率 10.11
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 | 3.3 | — | |
| 平 | 4.15 | — | |
| 客 胜 | 2.19 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.89% | 10.11 |
| 2 | 1-2 | 9.05% | 11.05 |
| 3 | 2-1 | 7.32% | 13.66 |
| 4 | 2-2 | 6.7% | 14.93 |
| 5 | 0-1 | 6.68% | 14.96 |
| 6 | 0-2 | 6.11% | 16.35 |
| 7 | 1-3 | 5.52% | 18.12 |
| 8 | 1-0 | 5.4% | 18.5 |
| 9 | 2-3 | 4.08% | 24.48 |
| 10 | 2-0 | 4.0% | 25.0 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
6.68%
14.96
|
6.11%
16.35
|
3.73%
26.81
|
1.71%
58.6
|
0.62%
160.13
|
| 1 |
5.4%
18.5
|
9.89%
10.11
|
9.05%
11.05
|
5.52%
18.12
|
2.53%
39.6
|
0.92%
108.19
|
| 2 |
4.0%
25.0
|
7.32%
13.66
|
6.7%
14.93
|
4.08%
24.48
|
1.87%
53.51
|
0.68%
146.2
|
| 3 |
1.97%
50.68
|
3.61%
27.7
|
3.3%
30.27
|
2.02%
49.62
|
0.92%
108.46
|
0.34%
296.38
|
| 4 |
0.73%
136.99
|
1.34%
74.86
|
1.22%
81.81
|
0.75%
134.12
|
0.34%
293.17
|
0.12%
800.64
|
| 5 |
0.22%
462.75
|
0.4%
252.91
|
0.36%
276.4
|
0.22%
453.1
|
0.1%
990.1
|
0.04%
2702.7
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.53%
·
公平:
65.31
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 | 83.96% | 16.04% |
| 1.5 | 54.6% | 45.4% |
| 2.5 | 27.74% | 72.26% |
| 3.5 | 11.36% | 88.64% |
| 4.5 | 3.86% | 96.14% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.65% | 27.39 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大 2.5 64.26%
小 2.5 35.74%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
30.32%
平
24.08%
客 胜
45.60%
大小球 2.5
大 2.5
64.26%
小 2.5
35.74%
双方进球
是
64.85%
否
35.15%
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 | 5.39% 18.55 | 9.08% 11.01 | 85.53% 1.17 |
| -1.5 | 14.47% 6.91 | — | 85.53% 1.17 |
| -1.0 | 14.47% 6.91 | 16.88% 5.92 | 68.65% 1.46 |
| -0.5 | 31.35% 3.19 | — | 68.65% 1.46 |
| 0 (平手) | 31.35% 3.19 | 22.63% 4.42 | 46.01% 2.17 |
| +0.5 | 53.99% 1.85 | — | 46.01% 2.17 |
| +1.0 | 53.99% 1.85 | 20.88% 4.79 | 25.14% 3.98 |
| +1.5 | 74.86% 1.34 | — | 25.14% 3.98 |
| +2.0 | 74.86% 1.34 | 13.88% 7.2 | 11.26% 8.88 |
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。
