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
29.72%
公平赔率
3.36
平
24.05%
公平赔率
4.16
客 胜
46.22%
公平赔率
2.16
最可能比分
1 - 1
概率 9.91%
公平赔率 10.09
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 | 3.36 | — | |
| 平 | 4.16 | — | |
| 客 胜 | 2.16 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.91% | 10.09 |
| 2 | 1-2 | 9.12% | 10.97 |
| 3 | 2-1 | 7.23% | 13.83 |
| 4 | 0-1 | 6.79% | 14.74 |
| 5 | 2-2 | 6.65% | 15.03 |
| 6 | 0-2 | 6.24% | 16.02 |
| 7 | 1-3 | 5.59% | 17.89 |
| 8 | 1-0 | 5.38% | 18.57 |
| 9 | 2-3 | 4.08% | 24.5 |
| 10 | 2-0 | 3.93% | 25.44 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.79%
14.74
|
6.24%
16.02
|
3.83%
26.11
|
1.76%
56.77
|
0.65%
154.27
|
| 1 |
5.38%
18.57
|
9.91%
10.09
|
9.12%
10.97
|
5.59%
17.89
|
2.57%
38.88
|
0.95%
105.66
|
| 2 |
3.93%
25.44
|
7.23%
13.83
|
6.65%
15.03
|
4.08%
24.5
|
1.88%
53.27
|
0.69%
144.74
|
| 3 |
1.91%
52.27
|
3.52%
28.41
|
3.24%
30.88
|
1.99%
50.34
|
0.91%
109.45
|
0.34%
297.44
|
| 4 |
0.7%
143.2
|
1.28%
77.83
|
1.18%
84.6
|
0.73%
137.93
|
0.33%
299.85
|
0.12%
815.0
|
| 5 |
0.2%
490.44
|
0.38%
266.52
|
0.35%
289.69
|
0.21%
472.37
|
0.1%
1026.69
|
0.04%
2793.3
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.53%
·
公平:
65.24
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.12% | 15.88% |
| 1.5 | 54.9% | 45.1% |
| 2.5 | 28.01% | 71.99% |
| 3.5 | 11.52% | 88.48% |
| 4.5 | 3.94% | 96.06% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.72%
平
24.05%
客 胜
46.22%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
64.58%
否
35.42%
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 | 5.17% 19.33 | 8.87% 11.27 | 85.96% 1.16 |
| -1.5 | 14.04% 7.12 | — | 85.96% 1.16 |
| -1.0 | 14.04% 7.12 | 16.69% 5.99 | 69.27% 1.44 |
| -0.5 | 30.73% 3.25 | — | 69.27% 1.44 |
| 0 (平手) | 30.73% 3.25 | 22.61% 4.42 | 46.66% 2.14 |
| +0.5 | 53.34% 1.87 | — | 46.66% 2.14 |
| +1.0 | 53.34% 1.87 | 21.03% 4.75 | 25.63% 3.9 |
| +1.5 | 74.37% 1.34 | — | 25.63% 3.9 |
| +2.0 | 74.37% 1.34 | 14.09% 7.1 | 11.54% 8.67 |
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。
