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
16.73%
公平赔率
5.98
平
23.11%
公平赔率
4.33
客 胜
60.16%
公平赔率
1.66
最可能比分
0 - 1
概率 11.33%
公平赔率 8.83
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 | 5.98 | — | |
| 平 | 4.33 | — | |
| 客 胜 | 1.66 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 11.33% | 8.83 |
| 2 | 0-2 | 10.88% | 9.19 |
| 3 | 1-1 | 10.31% | 9.7 |
| 4 | 1-2 | 9.9% | 10.1 |
| 5 | 0-3 | 6.96% | 14.36 |
| 6 | 1-3 | 6.33% | 15.79 |
| 7 | 0-0 | 5.9% | 16.95 |
| 8 | 1-0 | 5.37% | 18.62 |
| 9 | 2-1 | 4.69% | 21.32 |
| 10 | 2-2 | 4.5% | 22.2 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.9%
16.95
|
11.33%
8.83
|
10.88%
9.19
|
6.96%
14.36
|
3.34%
29.93
|
1.28%
77.94
|
| 1 |
5.37%
18.62
|
10.31%
9.7
|
9.9%
10.1
|
6.33%
15.79
|
3.04%
32.89
|
1.17%
85.64
|
| 2 |
2.44%
40.93
|
4.69%
21.32
|
4.5%
22.2
|
2.88%
34.69
|
1.38%
72.28
|
0.53%
188.22
|
| 3 |
0.74%
134.92
|
1.42%
70.27
|
1.37%
73.2
|
0.87%
114.38
|
0.42%
238.27
|
0.16%
620.35
|
| 4 |
0.17%
593.12
|
0.32%
308.93
|
0.31%
321.75
|
0.2%
502.77
|
0.1%
1047.12
|
0.04%
2724.8
|
| 5 |
0.03%
3257.33
|
0.06%
1697.79
|
0.06%
1766.78
|
0.04%
2762.43
|
0.02%
5747.13
|
0.01%
14925.37
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.42%
·
公平:
70.43
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.34% | 14.66% |
| 1.5 | 57.19% | 42.81% |
| 2.5 | 30.17% | 69.83% |
| 3.5 | 12.87% | 87.13% |
| 4.5 | 4.57% | 95.43% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.90% | 16.95 |
| 1 | 16.70% | 5.99 |
| 2 | 23.63% | 4.23 |
| 3 | 22.29% | 4.49 |
| 4 | 15.77% | 6.34 |
| 5+ | 15.70% | 6.37 |
|
大 2.5 53.77%
小 2.5 46.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
16.73%
平
23.11%
客 胜
60.16%
大小球 2.5
大 2.5
53.77%
小 2.5
46.23%
双方进球
是
50.99%
否
49.01%
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 | 1.41% 70.83 | 4.22% 23.72 | 94.37% 1.06 |
| -1.5 | 5.63% 17.77 | — | 94.37% 1.06 |
| -1.0 | 5.63% 17.77 | 11.65% 8.59 | 82.73% 1.21 |
| -0.5 | 17.27% 5.79 | — | 82.73% 1.21 |
| 0 (平手) | 17.27% 5.79 | 21.69% 4.61 | 61.03% 1.64 |
| +0.5 | 38.97% 2.57 | — | 61.03% 1.64 |
| +1.0 | 38.97% 2.57 | 24.57% 4.07 | 36.46% 2.74 |
| +1.5 | 63.54% 1.57 | — | 36.46% 2.74 |
| +2.0 | 63.54% 1.57 | 18.77% 5.33 | 17.69% 5.65 |
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。
