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
30.26%
公平赔率
3.3
平
22.87%
公平赔率
4.37
客 胜
46.87%
公平赔率
2.13
最可能比分
1 - 2
概率 8.71%
公平赔率 11.48
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 | 3.3 | — | |
| 平 | 4.37 | — | |
| 客 胜 | 2.13 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.71% | 11.48 |
| 2 | 1-1 | 8.67% | 11.54 |
| 3 | 2-2 | 7.01% | 14.26 |
| 4 | 2-1 | 6.98% | 14.33 |
| 5 | 1-3 | 5.84% | 17.13 |
| 6 | 0-2 | 5.41% | 18.48 |
| 7 | 0-1 | 5.38% | 18.58 |
| 8 | 2-3 | 4.7% | 21.29 |
| 9 | 1-0 | 4.31% | 23.19 |
| 10 | 3-2 | 3.76% | 26.57 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.68%
37.34
|
5.38%
18.58
|
5.41%
18.48
|
3.62%
27.59
|
1.82%
54.9
|
0.73%
136.57
|
| 1 |
4.31%
23.19
|
8.67%
11.54
|
8.71%
11.48
|
5.84%
17.13
|
2.93%
34.1
|
1.18%
84.82
|
| 2 |
3.47%
28.81
|
6.98%
14.33
|
7.01%
14.26
|
4.7%
21.29
|
2.36%
42.36
|
0.95%
105.37
|
| 3 |
1.86%
53.68
|
3.74%
26.71
|
3.76%
26.57
|
2.52%
39.66
|
1.27%
78.93
|
0.51%
196.35
|
| 4 |
0.75%
133.37
|
1.51%
66.35
|
1.51%
66.02
|
1.01%
98.54
|
0.51%
196.12
|
0.21%
487.8
|
| 5 |
0.24%
414.25
|
0.49%
206.06
|
0.49%
205.04
|
0.33%
306.0
|
0.16%
609.01
|
0.07%
1515.15
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.3%
·
公平:
43.42
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.6% | 13.4% |
| 1.5 | 59.67% | 40.33% |
| 2.5 | 32.6% | 67.4% |
| 3.5 | 14.47% | 85.53% |
| 4.5 | 5.36% | 94.64% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.68% | 37.34 |
| 1 | 9.70% | 10.31 |
| 2 | 17.55% | 5.70 |
| 3 | 21.18% | 4.72 |
| 4 | 19.16% | 5.22 |
| 5+ | 29.74% | 3.36 |
|
大 2.5 70.08%
小 2.5 29.92%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
30.26%
平
22.87%
客 胜
46.87%
大小球 2.5
大 2.5
70.08%
小 2.5
29.92%
双方进球
是
69.29%
否
30.71%
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 | 5.88% 17.01 | 9.11% 10.98 | 85.01% 1.18 |
| -1.5 | 14.98% 6.67 | — | 85.01% 1.18 |
| -1.0 | 14.98% 6.67 | 16.25% 6.15 | 68.76% 1.45 |
| -0.5 | 31.24% 3.2 | — | 68.76% 1.45 |
| 0 (平手) | 31.24% 3.2 | 21.46% 4.66 | 47.3% 2.11 |
| +0.5 | 52.7% 1.9 | — | 47.3% 2.11 |
| +1.0 | 52.7% 1.9 | 20.29% 4.93 | 27.02% 3.7 |
| +1.5 | 72.98% 1.37 | — | 27.02% 3.7 |
| +2.0 | 72.98% 1.37 | 14.19% 7.05 | 12.82% 7.8 |
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。
