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
27.98%
公平赔率
3.57
平
23.65%
公平赔率
4.23
客 胜
48.36%
公平赔率
2.07
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 | 3.57 | — | |
| 平 | 4.23 | — | |
| 客 胜 | 2.07 | — |
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 | 9.24% | 10.82 |
| 3 | 2-1 | 6.92% | 14.45 |
| 4 | 0-1 | 6.77% | 14.77 |
| 5 | 2-2 | 6.61% | 15.13 |
| 6 | 0-2 | 6.46% | 15.47 |
| 7 | 1-3 | 5.88% | 16.99 |
| 8 | 1-0 | 5.07% | 19.73 |
| 9 | 2-3 | 4.21% | 23.77 |
| 10 | 0-3 | 4.12% | 24.3 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.54%
28.22
|
6.77%
14.77
|
6.46%
15.47
|
4.12%
24.3
|
1.97%
50.89
|
0.75%
133.21
|
| 1 |
5.07%
19.73
|
9.68%
10.33
|
9.24%
10.82
|
5.88%
16.99
|
2.81%
35.59
|
1.07%
93.16
|
| 2 |
3.62%
27.6
|
6.92%
14.45
|
6.61%
15.13
|
4.21%
23.77
|
2.01%
49.77
|
0.77%
130.29
|
| 3 |
1.73%
57.9
|
3.3%
30.31
|
3.15%
31.74
|
2.01%
49.86
|
0.96%
104.42
|
0.37%
273.37
|
| 4 |
0.62%
161.97
|
1.18%
84.8
|
1.13%
88.79
|
0.72%
139.47
|
0.34%
292.06
|
0.13%
764.53
|
| 5 |
0.18%
566.25
|
0.34%
296.47
|
0.32%
310.46
|
0.21%
487.57
|
0.1%
1021.45
|
0.04%
2673.8
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.7%
·
公平:
58.74
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.19% | 14.81% |
| 1.5 | 56.91% | 43.09% |
| 2.5 | 29.9% | 70.1% |
| 3.5 | 12.7% | 87.3% |
| 4.5 | 4.49% | 95.51% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.54% | 28.22 |
| 1 | 11.84% | 8.45 |
| 2 | 19.77% | 5.06 |
| 3 | 22.01% | 4.54 |
| 4 | 18.38% | 5.44 |
| 5+ | 24.47% | 4.09 |
|
大 2.5 64.85%
小 2.5 35.15%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
27.98%
平
23.65%
客 胜
48.36%
大小球 2.5
大 2.5
64.85%
小 2.5
35.15%
双方进球
是
64.8%
否
35.2%
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 | 4.68% 21.39 | 8.28% 12.08 | 87.05% 1.15 |
| -1.5 | 12.95% 7.72 | — | 87.05% 1.15 |
| -1.0 | 12.95% 7.72 | 15.96% 6.26 | 71.08% 1.41 |
| -0.5 | 28.92% 3.46 | — | 71.08% 1.41 |
| 0 (平手) | 28.92% 3.46 | 22.22% 4.5 | 48.86% 2.05 |
| +0.5 | 51.14% 1.96 | — | 48.86% 2.05 |
| +1.0 | 51.14% 1.96 | 21.32% 4.69 | 27.54% 3.63 |
| +1.5 | 72.46% 1.38 | — | 27.54% 3.63 |
| +2.0 | 72.46% 1.38 | 14.77% 6.77 | 12.77% 7.83 |
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。
