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
28.89%
公平赔率
3.46
平
23.07%
公平赔率
4.33
客 胜
48.04%
公平赔率
2.08
最可能比分
1 - 1
概率 9.01%
公平赔率 11.1
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 | 3.46 | — | |
| 平 | 4.33 | — | |
| 客 胜 | 2.08 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.01% | 11.1 |
| 2 | 1-2 | 8.97% | 11.15 |
| 3 | 2-1 | 6.89% | 14.5 |
| 4 | 2-2 | 6.86% | 14.58 |
| 5 | 1-3 | 5.95% | 16.81 |
| 6 | 0-1 | 5.89% | 16.98 |
| 7 | 0-2 | 5.86% | 17.06 |
| 8 | 2-3 | 4.55% | 21.98 |
| 9 | 1-0 | 4.53% | 22.08 |
| 10 | 0-3 | 3.89% | 25.72 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.96%
33.78
|
5.89%
16.98
|
5.86%
17.06
|
3.89%
25.72
|
1.93%
51.7
|
0.77%
129.9
|
| 1 |
4.53%
22.08
|
9.01%
11.1
|
8.97%
11.15
|
5.95%
16.81
|
2.96%
33.79
|
1.18%
84.9
|
| 2 |
3.46%
28.86
|
6.89%
14.5
|
6.86%
14.58
|
4.55%
21.98
|
2.26%
44.17
|
0.9%
110.99
|
| 3 |
1.77%
56.6
|
3.52%
28.44
|
3.5%
28.58
|
2.32%
43.09
|
1.15%
86.62
|
0.46%
217.63
|
| 4 |
0.68%
147.97
|
1.34%
74.35
|
1.34%
74.73
|
0.89%
112.65
|
0.44%
226.45
|
0.18%
568.83
|
| 5 |
0.21%
483.56
|
0.41%
243.01
|
0.41%
244.2
|
0.27%
368.19
|
0.14%
740.19
|
0.05%
1858.74
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.1%
·
公平:
47.59
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.33% | 13.67% |
| 1.5 | 59.13% | 40.87% |
| 2.5 | 32.06% | 67.94% |
| 3.5 | 14.11% | 85.89% |
| 4.5 | 5.17% | 94.82% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.96% | 33.78 |
| 1 | 10.42% | 9.60 |
| 2 | 18.34% | 5.45 |
| 3 | 21.52% | 4.65 |
| 4 | 18.93% | 5.28 |
| 5+ | 27.83% | 3.59 |
|
大 2.5 68.28%
小 2.5 31.72%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
28.89%
平
23.07%
客 胜
48.04%
大小球 2.5
大 2.5
68.28%
小 2.5
31.72%
双方进球
是
67.64%
否
32.36%
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 | 5.25% 19.06 | 8.63% 11.59 | 86.13% 1.16 |
| -1.5 | 13.87% 7.21 | — | 86.13% 1.16 |
| -1.0 | 13.87% 7.21 | 15.96% 6.27 | 70.17% 1.43 |
| -0.5 | 29.83% 3.35 | — | 70.17% 1.43 |
| 0 (平手) | 29.83% 3.35 | 21.65% 4.62 | 48.51% 2.06 |
| +0.5 | 51.49% 1.94 | — | 48.51% 2.06 |
| +1.0 | 51.49% 1.94 | 20.76% 4.82 | 27.76% 3.6 |
| +1.5 | 72.24% 1.38 | — | 27.76% 3.6 |
| +2.0 | 72.24% 1.38 | 14.6% 6.85 | 13.16% 7.6 |
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。
