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
28.94%
公平赔率
3.46
平
23.75%
公平赔率
4.21
客 胜
47.31%
公平赔率
2.11
最可能比分
1 - 1
概率 9.68%
公平赔率 10.33
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 | 3.46 | — | |
| 平 | 4.21 | — | |
| 客 胜 | 2.11 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.68% | 10.33 |
| 2 | 1-2 | 9.15% | 10.93 |
| 3 | 2-1 | 7.07% | 14.15 |
| 4 | 2-2 | 6.68% | 14.97 |
| 5 | 0-1 | 6.63% | 15.08 |
| 6 | 0-2 | 6.27% | 15.96 |
| 7 | 1-3 | 5.76% | 17.35 |
| 8 | 1-0 | 5.12% | 19.52 |
| 9 | 2-3 | 4.21% | 23.77 |
| 10 | 0-3 | 3.95% | 25.33 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
6.63%
15.08
|
6.27%
15.96
|
3.95%
25.33
|
1.87%
53.61
|
0.71%
141.82
|
| 1 |
5.12%
19.52
|
9.68%
10.33
|
9.15%
10.93
|
5.76%
17.35
|
2.72%
36.72
|
1.03%
97.14
|
| 2 |
3.74%
26.74
|
7.07%
14.15
|
6.68%
14.97
|
4.21%
23.77
|
1.99%
50.3
|
0.75%
133.07
|
| 3 |
1.82%
54.95
|
3.44%
29.07
|
3.25%
30.77
|
2.05%
48.84
|
0.97%
103.36
|
0.37%
273.45
|
| 4 |
0.66%
150.56
|
1.26%
79.66
|
1.19%
84.3
|
0.75%
133.8
|
0.35%
283.21
|
0.13%
749.06
|
| 5 |
0.19%
515.46
|
0.37%
272.78
|
0.35%
288.68
|
0.22%
458.3
|
0.1%
969.93
|
0.04%
2564.1
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.68%
·
公平:
59.62
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 | 84.89% | 15.11% |
| 1.5 | 56.34% | 43.66% |
| 2.5 | 29.36% | 70.64% |
| 3.5 | 12.36% | 87.64% |
| 4.5 | 4.33% | 95.67% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.51% | 28.50 |
| 1 | 11.75% | 8.51 |
| 2 | 19.69% | 5.08 |
| 3 | 21.98% | 4.55 |
| 4 | 18.41% | 5.43 |
| 5+ | 24.66% | 4.06 |
|
大 2.5 65.05%
小 2.5 34.95%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.94%
平
23.75%
客 胜
47.31%
大小球 2.5
大 2.5
65.05%
小 2.5
34.95%
双方进球
是
65.18%
否
34.82%
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 | 5.0% 20.01 | 8.61% 11.61 | 86.39% 1.16 |
| -1.5 | 13.61% 7.35 | — | 86.39% 1.16 |
| -1.0 | 13.61% 7.35 | 16.3% 6.13 | 70.09% 1.43 |
| -0.5 | 29.91% 3.34 | — | 70.09% 1.43 |
| 0 (平手) | 29.91% 3.34 | 22.31% 4.48 | 47.78% 2.09 |
| +0.5 | 52.22% 1.92 | — | 47.78% 2.09 |
| +1.0 | 52.22% 1.92 | 21.1% 4.74 | 26.68% 3.75 |
| +1.5 | 73.32% 1.36 | — | 26.68% 3.75 |
| +2.0 | 73.32% 1.36 | 14.43% 6.93 | 12.25% 8.16 |
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。
