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
25.61%
公平赔率
3.9
平
23.95%
公平赔率
4.18
客 胜
50.44%
公平赔率
1.98
最可能比分
1 - 1
概率 10.16%
公平赔率 9.84
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 | 3.9 | — | |
| 平 | 4.18 | — | |
| 客 胜 | 1.98 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.16% | 9.84 |
| 2 | 1-2 | 9.55% | 10.47 |
| 3 | 0-1 | 7.82% | 12.79 |
| 4 | 0-2 | 7.35% | 13.61 |
| 5 | 2-1 | 6.61% | 15.14 |
| 6 | 2-2 | 6.21% | 16.1 |
| 7 | 1-3 | 5.99% | 16.7 |
| 8 | 1-0 | 5.41% | 18.5 |
| 9 | 0-3 | 4.61% | 21.71 |
| 10 | 0-0 | 4.16% | 24.05 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.16%
24.05
|
7.82%
12.79
|
7.35%
13.61
|
4.61%
21.71
|
2.16%
46.2
|
0.81%
122.87
|
| 1 |
5.41%
18.5
|
10.16%
9.84
|
9.55%
10.47
|
5.99%
16.7
|
2.81%
35.54
|
1.06%
94.52
|
| 2 |
3.51%
28.46
|
6.61%
15.14
|
6.21%
16.1
|
3.89%
25.7
|
1.83%
54.67
|
0.69%
145.41
|
| 3 |
1.52%
65.67
|
2.86%
34.93
|
2.69%
37.16
|
1.69%
59.3
|
0.79%
126.17
|
0.3%
335.57
|
| 4 |
0.49%
202.06
|
0.93%
107.48
|
0.87%
114.34
|
0.55%
182.45
|
0.26%
388.2
|
0.1%
1031.99
|
| 5 |
0.13%
777.0
|
0.24%
413.39
|
0.23%
439.75
|
0.14%
701.75
|
0.07%
1492.54
|
0.03%
3968.25
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.48%
·
公平:
67.53
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.75% | 27.25% |
| 1.5 | 37.32% | 62.68% |
| 2.5 | 14.29% | 85.71% |
| 3.5 | 4.31% | 95.69% |
| 4.5 | 1.07% | 98.93% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 84.74% | 15.26% |
| 1.5 | 56.05% | 43.95% |
| 2.5 | 29.09% | 70.91% |
| 3.5 | 12.19% | 87.81% |
| 4.5 | 4.25% | 95.75% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.16% | 24.05 |
| 1 | 13.22% | 7.56 |
| 2 | 21.03% | 4.76 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 17.72% | 5.64 |
| 5+ | 21.58% | 4.63 |
|
大 2.5 61.59%
小 2.5 38.41%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
25.61%
平
23.95%
客 胜
50.44%
大小球 2.5
大 2.5
61.59%
小 2.5
38.41%
双方进球
是
61.65%
否
38.35%
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 | 3.75% 26.7 | 7.41% 13.5 | 88.84% 1.13 |
| -1.5 | 11.15% 8.96 | — | 88.84% 1.13 |
| -1.0 | 11.15% 8.96 | 15.32% 6.53 | 73.52% 1.36 |
| -0.5 | 26.48% 3.78 | — | 73.52% 1.36 |
| 0 (平手) | 26.48% 3.78 | 22.5% 4.44 | 51.02% 1.96 |
| +0.5 | 48.98% 2.04 | — | 51.02% 1.96 |
| +1.0 | 48.98% 2.04 | 22.16% 4.51 | 28.86% 3.47 |
| +1.5 | 71.14% 1.41 | — | 28.86% 3.47 |
| +2.0 | 71.14% 1.41 | 15.5% 6.45 | 13.36% 7.48 |
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。
