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
34.9%
公平赔率
2.87
平
22.65%
公平赔率
4.41
客 胜
42.44%
公平赔率
2.36
最可能比分
1 - 1
概率 8.1%
公平赔率 12.35
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 | 2.87 | — | |
| 平 | 4.41 | — | |
| 客 胜 | 2.36 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 8.1% | 12.35 |
| 2 | 1-2 | 8.02% | 12.47 |
| 3 | 2-1 | 7.33% | 13.65 |
| 4 | 2-2 | 7.26% | 13.78 |
| 5 | 1-3 | 5.29% | 18.9 |
| 6 | 2-3 | 4.79% | 20.88 |
| 7 | 0-1 | 4.47% | 22.35 |
| 8 | 0-2 | 4.43% | 22.58 |
| 9 | 3-1 | 4.42% | 22.62 |
| 10 | 3-2 | 4.38% | 22.84 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.47%
22.35
|
4.43%
22.58
|
2.92%
34.21
|
1.45%
69.11
|
0.57%
174.52
|
| 1 |
4.09%
24.45
|
8.1%
12.35
|
8.02%
12.47
|
5.29%
18.9
|
2.62%
38.18
|
1.04%
96.41
|
| 2 |
3.7%
27.02
|
7.33%
13.65
|
7.26%
13.78
|
4.79%
20.88
|
2.37%
42.19
|
0.94%
106.54
|
| 3 |
2.23%
44.78
|
4.42%
22.62
|
4.38%
22.84
|
2.89%
34.61
|
1.43%
69.93
|
0.57%
176.58
|
| 4 |
1.01%
98.96
|
2.0%
49.98
|
1.98%
50.48
|
1.31%
76.49
|
0.65%
154.54
|
0.26%
390.17
|
| 5 |
0.37%
273.37
|
0.72%
138.06
|
0.72%
139.47
|
0.47%
211.33
|
0.23%
426.8
|
0.09%
1077.59
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.63%
·
公平:
38.0
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.63% | 16.37% |
| 1.5 | 54.01% | 45.99% |
| 2.5 | 27.21% | 72.79% |
| 3.5 | 11.03% | 88.97% |
| 4.5 | 3.71% | 96.29% |
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 | 2.26% | 44.26 |
| 1 | 8.56% | 11.68 |
| 2 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 20.50% | 4.88 |
| 4 | 19.43% | 5.15 |
| 5+ | 33.02% | 3.03 |
|
大 2.5 72.95%
小 2.5 27.05%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.90%
平
22.65%
客 胜
42.44%
大小球 2.5
大 2.5
72.95%
小 2.5
27.05%
双方进球
是
72.09%
否
27.91%
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 | 7.99% 12.51 | 10.66% 9.39 | 81.35% 1.23 |
| -1.5 | 18.65% 5.36 | — | 81.35% 1.23 |
| -1.0 | 18.65% 5.36 | 17.37% 5.76 | 63.98% 1.56 |
| -0.5 | 36.02% 2.78 | — | 63.98% 1.56 |
| 0 (平手) | 36.02% 2.78 | 21.25% 4.71 | 42.73% 2.34 |
| +0.5 | 57.27% 1.75 | — | 42.73% 2.34 |
| +1.0 | 57.27% 1.75 | 19.0% 5.26 | 23.73% 4.21 |
| +1.5 | 76.27% 1.31 | — | 23.73% 4.21 |
| +2.0 | 76.27% 1.31 | 12.75% 7.84 | 10.98% 9.11 |
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。
