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
32.96%
公平赔率
3.03
平
22.67%
公平赔率
4.41
客 胜
44.37%
公平赔率
2.25
最可能比分
1 - 2
概率 8.27%
公平赔率 12.1
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 | 3.03 | — | |
| 平 | 4.41 | — | |
| 客 胜 | 2.25 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.27% | 12.1 |
| 2 | 1-1 | 8.23% | 12.16 |
| 3 | 2-2 | 7.19% | 13.9 |
| 4 | 2-1 | 7.16% | 13.97 |
| 5 | 1-3 | 5.54% | 18.06 |
| 6 | 2-3 | 4.82% | 20.75 |
| 7 | 0-2 | 4.75% | 21.05 |
| 8 | 0-1 | 4.73% | 21.15 |
| 9 | 3-2 | 4.17% | 23.97 |
| 10 | 3-1 | 4.15% | 24.09 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.35%
42.52
|
4.73%
21.15
|
4.75%
21.05
|
3.18%
31.42
|
1.6%
62.52
|
0.64%
155.52
|
| 1 |
4.09%
24.44
|
8.23%
12.16
|
8.27%
12.1
|
5.54%
18.06
|
2.78%
35.93
|
1.12%
89.38
|
| 2 |
3.56%
28.09
|
7.16%
13.97
|
7.19%
13.9
|
4.82%
20.75
|
2.42%
41.3
|
0.97%
102.74
|
| 3 |
2.06%
48.43
|
4.15%
24.09
|
4.17%
23.97
|
2.79%
35.78
|
1.4%
71.21
|
0.56%
177.15
|
| 4 |
0.9%
111.33
|
1.81%
55.39
|
1.81%
55.11
|
1.22%
82.26
|
0.61%
163.69
|
0.25%
407.17
|
| 5 |
0.31%
319.9
|
0.63%
159.16
|
0.63%
158.38
|
0.42%
236.35
|
0.21%
470.37
|
0.09%
1169.59
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.57%
·
公平:
38.97
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.45% | 17.55% |
| 1.5 | 51.91% | 48.09% |
| 2.5 | 25.34% | 74.66% |
| 3.5 | 9.93% | 90.07% |
| 4.5 | 3.22% | 96.78% |
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 | 2.35% | 42.52 |
| 1 | 8.82% | 11.34 |
| 2 | 16.54% | 6.05 |
| 3 | 20.67% | 4.84 |
| 4 | 19.38% | 5.16 |
| 5+ | 32.24% | 3.10 |
|
大 2.5 72.29%
小 2.5 27.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.96%
平
22.67%
客 胜
44.37%
大小球 2.5
大 2.5
72.29%
小 2.5
27.71%
双方进球
是
71.4%
否
28.6%
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 | 7.12% 14.04 | 10.02% 9.98 | 82.86% 1.21 |
| -1.5 | 17.14% 5.83 | — | 82.86% 1.21 |
| -1.0 | 17.14% 5.83 | 16.87% 5.93 | 65.99% 1.52 |
| -0.5 | 34.01% 2.94 | — | 65.99% 1.52 |
| 0 (平手) | 34.01% 2.94 | 21.27% 4.7 | 44.72% 2.24 |
| +0.5 | 55.28% 1.81 | — | 44.72% 2.24 |
| +1.0 | 55.28% 1.81 | 19.49% 5.13 | 25.22% 3.96 |
| +1.5 | 74.77% 1.34 | — | 25.22% 3.96 |
| +2.0 | 74.77% 1.34 | 13.37% 7.48 | 11.86% 8.43 |
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。
