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
24.9%
公平赔率
4.02
平
23.57%
公平赔率
4.24
客 胜
51.53%
公平赔率
1.94
最可能比分
1 - 1
概率 9.93%
公平赔率 10.08
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 | 4.02 | — | |
| 平 | 4.24 | — | |
| 客 胜 | 1.94 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.93% | 10.08 |
| 2 | 1-2 | 9.58% | 10.44 |
| 3 | 0-1 | 7.63% | 13.1 |
| 4 | 0-2 | 7.37% | 13.57 |
| 5 | 2-1 | 6.45% | 15.5 |
| 6 | 2-2 | 6.23% | 16.06 |
| 7 | 1-3 | 6.16% | 16.23 |
| 8 | 1-0 | 5.14% | 19.45 |
| 9 | 0-3 | 4.74% | 21.1 |
| 10 | 2-3 | 4.01% | 24.97 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.96%
25.28
|
7.63%
13.1
|
7.37%
13.57
|
4.74%
21.1
|
2.29%
43.73
|
0.88%
113.29
|
| 1 |
5.14%
19.45
|
9.93%
10.08
|
9.58%
10.44
|
6.16%
16.23
|
2.97%
33.64
|
1.15%
87.14
|
| 2 |
3.34%
29.92
|
6.45%
15.5
|
6.23%
16.06
|
4.01%
24.97
|
1.93%
51.75
|
0.75%
134.07
|
| 3 |
1.45%
69.04
|
2.8%
35.77
|
2.7%
37.07
|
1.74%
57.62
|
0.84%
119.42
|
0.32%
309.41
|
| 4 |
0.47%
212.4
|
0.91%
110.06
|
0.88%
114.05
|
0.56%
177.3
|
0.27%
367.38
|
0.11%
951.47
|
| 5 |
0.12%
816.99
|
0.24%
423.37
|
0.23%
438.6
|
0.15%
681.66
|
0.07%
1412.43
|
0.03%
3663.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.64%
·
公平:
61.13
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 | 85.48% | 14.51% |
| 1.5 | 57.47% | 42.53% |
| 2.5 | 30.44% | 69.56% |
| 3.5 | 13.05% | 86.95% |
| 4.5 | 4.66% | 95.34% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.96% | 25.28 |
| 1 | 12.78% | 7.83 |
| 2 | 20.64% | 4.85 |
| 3 | 22.22% | 4.50 |
| 4 | 17.94% | 5.57 |
| 5+ | 22.47% | 4.45 |
|
大 2.5 62.63%
小 2.5 37.37%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
24.90%
平
23.57%
客 胜
51.53%
大小球 2.5
大 2.5
62.63%
小 2.5
37.37%
双方进球
是
62.19%
否
37.81%
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 | 3.61% 27.69 | 7.18% 13.93 | 89.21% 1.12 |
| -1.5 | 10.79% 9.27 | — | 89.21% 1.12 |
| -1.0 | 10.79% 9.27 | 14.93% 6.7 | 74.28% 1.35 |
| -0.5 | 25.72% 3.89 | — | 74.28% 1.35 |
| 0 (平手) | 25.72% 3.89 | 22.14% 4.52 | 52.13% 1.92 |
| +0.5 | 47.87% 2.09 | — | 52.13% 1.92 |
| +1.0 | 47.87% 2.09 | 22.17% 4.51 | 29.96% 3.34 |
| +1.5 | 70.03% 1.43 | — | 29.96% 3.34 |
| +2.0 | 70.03% 1.43 | 15.82% 6.32 | 14.14% 7.07 |
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。
