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
37.61%
公平赔率
2.66
平
22.26%
公平赔率
4.49
客 胜
40.13%
公平赔率
2.49
最可能比分
1 - 1
概率 7.55%
公平赔率 13.25
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 | 2.66 | — | |
| 平 | 4.49 | — | |
| 客 胜 | 2.49 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 7.55% | 13.25 |
| 2 | 1-2 | 7.51% | 13.32 |
| 3 | 2-1 | 7.36% | 13.59 |
| 4 | 2-2 | 7.32% | 13.66 |
| 5 | 1-3 | 4.98% | 20.08 |
| 6 | 2-3 | 4.86% | 20.59 |
| 7 | 3-1 | 4.78% | 20.91 |
| 8 | 3-2 | 4.76% | 21.01 |
| 9 | 0-1 | 3.87% | 25.84 |
| 10 | 0-2 | 3.85% | 25.97 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.94%
51.42
|
3.87%
25.84
|
3.85%
25.97
|
2.55%
39.15
|
1.27%
78.69
|
0.51%
197.71
|
| 1 |
3.79%
26.37
|
7.55%
13.25
|
7.51%
13.32
|
4.98%
20.08
|
2.48%
40.35
|
0.99%
101.39
|
| 2 |
3.7%
27.04
|
7.36%
13.59
|
7.32%
13.66
|
4.86%
20.59
|
2.42%
41.39
|
0.96%
103.99
|
| 3 |
2.4%
41.61
|
4.78%
20.91
|
4.76%
21.01
|
3.16%
31.68
|
1.57%
63.67
|
0.63%
159.97
|
| 4 |
1.17%
85.35
|
2.33%
42.89
|
2.32%
43.1
|
1.54%
64.98
|
0.77%
130.62
|
0.3%
328.19
|
| 5 |
0.46%
218.82
|
0.91%
109.97
|
0.9%
110.52
|
0.6%
166.61
|
0.3%
334.9
|
0.12%
841.75
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
3.08%
·
公平:
32.49
双方球队进球数
主队
| 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% |
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 | 1.94% | 51.42 |
| 1 | 7.66% | 13.05 |
| 2 | 15.10% | 6.62 |
| 3 | 19.83% | 5.04 |
| 4 | 19.53% | 5.12 |
| 5+ | 35.94% | 2.78 |
|
大 2.5 75.3%
小 2.5 24.7%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.61%
平
22.26%
客 胜
40.13%
大小球 2.5
大 2.5
75.3%
小 2.5
24.7%
双方进球
是
74.05%
否
25.95%
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 | 9.49% 10.54 | 11.51% 8.69 | 79.0% 1.27 |
| -1.5 | 21.0% 4.76 | — | 79.0% 1.27 |
| -1.0 | 21.0% 4.76 | 17.79% 5.62 | 61.21% 1.63 |
| -0.5 | 38.79% 2.58 | — | 61.21% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.79% 2.58 | 20.87% 4.79 | 40.34% 2.48 |
| +0.5 | 59.66% 1.68 | — | 40.34% 2.48 |
| +1.0 | 59.66% 1.68 | 18.15% 5.51 | 22.19% 4.51 |
| +1.5 | 77.81% 1.29 | — | 22.19% 4.51 |
| +2.0 | 77.81% 1.29 | 11.99% 8.34 | 10.2% 9.8 |
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。
