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
19.95%
公平赔率
5.01
平
23.22%
公平赔率
4.31
客 胜
56.83%
公平赔率
1.76
最可能比分
1 - 1
概率 10.18%
公平赔率 9.83
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 | 5.01 | — | |
| 平 | 4.31 | — | |
| 客 胜 | 1.76 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.18% | 9.83 |
| 2 | 1-2 | 9.92% | 10.08 |
| 3 | 0-1 | 9.42% | 10.61 |
| 4 | 0-2 | 9.19% | 10.89 |
| 5 | 1-3 | 6.45% | 15.51 |
| 6 | 0-3 | 5.97% | 16.75 |
| 7 | 2-1 | 5.49% | 18.2 |
| 8 | 2-2 | 5.36% | 18.67 |
| 9 | 1-0 | 5.22% | 19.16 |
| 10 | 0-0 | 4.83% | 20.7 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.83%
20.7
|
9.42%
10.61
|
9.19%
10.89
|
5.97%
16.75
|
2.91%
34.35
|
1.14%
88.09
|
| 1 |
5.22%
19.16
|
10.18%
9.83
|
9.92%
10.08
|
6.45%
15.51
|
3.14%
31.81
|
1.23%
81.57
|
| 2 |
2.82%
35.49
|
5.49%
18.2
|
5.36%
18.67
|
3.48%
28.72
|
1.7%
58.91
|
0.66%
151.03
|
| 3 |
1.01%
98.58
|
1.98%
50.55
|
1.93%
51.85
|
1.25%
79.77
|
0.61%
163.64
|
0.24%
419.64
|
| 4 |
0.27%
365.1
|
0.53%
187.23
|
0.52%
192.05
|
0.34%
295.42
|
0.17%
606.06
|
0.06%
1552.8
|
| 5 |
0.06%
1689.19
|
0.12%
866.55
|
0.11%
888.89
|
0.07%
1367.99
|
0.04%
2808.99
|
0.01%
7194.24
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.57%
·
公平:
63.74
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.04% | 33.96% |
| 1.5 | 29.36% | 70.64% |
| 2.5 | 9.56% | 90.44% |
| 3.5 | 2.43% | 97.57% |
| 4.5 | 0.5% | 99.5% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.77% | 14.23% |
| 1.5 | 58.03% | 41.97% |
| 2.5 | 30.98% | 69.02% |
| 3.5 | 13.4% | 86.6% |
| 4.5 | 4.82% | 95.17% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.83% | 20.70 |
| 1 | 14.64% | 6.83 |
| 2 | 22.18% | 4.51 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.97% | 5.89 |
| 5+ | 18.98% | 5.27 |
|
大 2.5 58.35%
小 2.5 41.65%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
19.95%
平
23.22%
客 胜
56.83%
大小球 2.5
大 2.5
58.35%
小 2.5
41.65%
双方进球
是
56.64%
否
43.36%
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 | 2.19% 45.73 | 5.4% 18.53 | 92.42% 1.08 |
| -1.5 | 7.58% 13.19 | — | 92.42% 1.08 |
| -1.0 | 7.58% 13.19 | 13.02% 7.68 | 79.4% 1.26 |
| -0.5 | 20.6% 4.85 | — | 79.4% 1.26 |
| 0 (平手) | 20.6% 4.85 | 21.8% 4.59 | 57.6% 1.74 |
| +0.5 | 42.4% 2.36 | — | 57.6% 1.74 |
| +1.0 | 42.4% 2.36 | 23.5% 4.25 | 34.1% 2.93 |
| +1.5 | 65.9% 1.52 | — | 34.1% 2.93 |
| +2.0 | 65.9% 1.52 | 17.59% 5.68 | 16.5% 6.06 |
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。
