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
18.54%
公平赔率
5.39
平
22.84%
公平赔率
4.38
客 胜
58.62%
公平赔率
1.71
最可能比分
1 - 1
概率 10.05%
公平赔率 9.95
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 | 5.39 | — | |
| 平 | 4.38 | — | |
| 客 胜 | 1.71 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.05% | 9.95 |
| 2 | 1-2 | 9.95% | 10.05 |
| 3 | 0-1 | 9.76% | 10.25 |
| 4 | 0-2 | 9.66% | 10.35 |
| 5 | 1-3 | 6.57% | 15.22 |
| 6 | 0-3 | 6.38% | 15.68 |
| 7 | 2-1 | 5.18% | 19.32 |
| 8 | 2-2 | 5.13% | 19.51 |
| 9 | 1-0 | 5.08% | 19.7 |
| 10 | 0-0 | 4.93% | 20.29 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.93%
20.29
|
9.76%
10.25
|
9.66%
10.35
|
6.38%
15.68
|
3.16%
31.68
|
1.25%
80.0
|
| 1 |
5.08%
19.7
|
10.05%
9.95
|
9.95%
10.05
|
6.57%
15.22
|
3.25%
30.76
|
1.29%
77.67
|
| 2 |
2.61%
38.25
|
5.18%
19.32
|
5.13%
19.51
|
3.38%
29.56
|
1.67%
59.72
|
0.66%
150.81
|
| 3 |
0.9%
111.4
|
1.78%
56.26
|
1.76%
56.83
|
1.16%
86.1
|
0.57%
173.94
|
0.23%
439.17
|
| 4 |
0.23%
432.53
|
0.46%
218.48
|
0.45%
220.7
|
0.3%
334.34
|
0.15%
675.68
|
0.06%
1706.48
|
| 5 |
0.05%
2100.84
|
0.09%
1060.45
|
0.09%
1071.81
|
0.06%
1623.38
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
8264.46
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.65%
·
公平:
60.5
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.19% | 13.81% |
| 1.5 | 58.85% | 41.14% |
| 2.5 | 31.79% | 68.21% |
| 3.5 | 13.93% | 86.07% |
| 4.5 | 5.09% | 94.91% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.93% | 20.29 |
| 1 | 14.84% | 6.74 |
| 2 | 22.33% | 4.48 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.86% | 5.93 |
| 5+ | 18.64% | 5.36 |
|
大 2.5 57.9%
小 2.5 42.1%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
18.54%
平
22.84%
客 胜
58.62%
大小球 2.5
大 2.5
57.9%
小 2.5
42.1%
双方进球
是
55.42%
否
44.58%
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 | 1.88% 53.13 | 4.91% 20.36 | 93.2% 1.07 |
| -1.5 | 6.79% 14.72 | — | 93.2% 1.07 |
| -1.0 | 6.79% 14.72 | 12.35% 8.1 | 80.86% 1.24 |
| -0.5 | 19.14% 5.22 | — | 80.86% 1.24 |
| 0 (平手) | 19.14% 5.22 | 21.43% 4.67 | 59.43% 1.68 |
| +0.5 | 40.57% 2.46 | — | 59.43% 1.68 |
| +1.0 | 40.57% 2.46 | 23.73% 4.21 | 35.7% 2.8 |
| +1.5 | 64.3% 1.56 | — | 35.7% 2.8 |
| +2.0 | 64.3% 1.56 | 18.15% 5.51 | 17.54% 5.7 |
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。
