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
30.66%
公平赔率
3.26
平
23.91%
公平赔率
4.18
客 胜
45.43%
公平赔率
2.2
最可能比分
1 - 1
概率 9.7%
公平赔率 10.31
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 | 4.18 | — | |
| 客 胜 | 2.2 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.7% | 10.31 |
| 2 | 1-2 | 8.98% | 11.14 |
| 3 | 2-1 | 7.33% | 13.65 |
| 4 | 2-2 | 6.78% | 14.76 |
| 5 | 0-1 | 6.43% | 15.56 |
| 6 | 0-2 | 5.94% | 16.82 |
| 7 | 1-3 | 5.53% | 18.07 |
| 8 | 1-0 | 5.24% | 19.07 |
| 9 | 2-3 | 4.18% | 23.93 |
| 10 | 2-0 | 3.96% | 25.25 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.47%
28.79
|
6.43%
15.56
|
5.94%
16.82
|
3.67%
27.28
|
1.7%
58.99
|
0.63%
159.41
|
| 1 |
5.24%
19.07
|
9.7%
10.31
|
8.98%
11.14
|
5.53%
18.07
|
2.56%
39.06
|
0.95%
105.57
|
| 2 |
3.96%
25.25
|
7.33%
13.65
|
6.78%
14.76
|
4.18%
23.93
|
1.93%
51.74
|
0.72%
139.84
|
| 3 |
1.99%
50.17
|
3.69%
27.12
|
3.41%
29.32
|
2.1%
47.54
|
0.97%
102.8
|
0.36%
277.85
|
| 4 |
0.75%
132.91
|
1.39%
71.84
|
1.29%
77.66
|
0.79%
125.94
|
0.37%
272.33
|
0.14%
735.84
|
| 5 |
0.23%
440.14
|
0.42%
237.87
|
0.39%
257.14
|
0.24%
417.01
|
0.11%
901.71
|
0.04%
2439.02
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.63%
·
公平:
61.42
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.28% | 15.72% |
| 1.5 | 55.19% | 44.81% |
| 2.5 | 28.28% | 71.72% |
| 3.5 | 11.69% | 88.31% |
| 4.5 | 4.01% | 95.99% |
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
30.66%
平
23.91%
客 胜
45.43%
大小球 2.5
大 2.5
65.25%
小 2.5
34.75%
双方进球
是
65.66%
否
34.34%
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 | 5.59% 17.9 | 9.21% 10.86 | 85.21% 1.17 |
| -1.5 | 14.79% 6.76 | — | 85.21% 1.17 |
| -1.0 | 14.79% 6.76 | 16.9% 5.92 | 68.31% 1.46 |
| -0.5 | 31.69% 3.16 | — | 68.31% 1.46 |
| 0 (平手) | 31.69% 3.16 | 22.47% 4.45 | 45.84% 2.18 |
| +0.5 | 54.16% 1.85 | — | 45.84% 2.18 |
| +1.0 | 54.16% 1.85 | 20.7% 4.83 | 25.14% 3.98 |
| +1.5 | 74.86% 1.34 | — | 25.14% 3.98 |
| +2.0 | 74.86% 1.34 | 13.82% 7.24 | 11.32% 8.83 |
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。
