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
36.49%
公平赔率
2.74
平
22.24%
公平赔率
4.5
客 胜
41.27%
公平赔率
2.42
最可能比分
1 - 2
概率 7.62%
公平赔率 13.13
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 | 2.74 | — | |
| 平 | 4.5 | — | |
| 客 胜 | 2.42 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 7.62% | 13.13 |
| 2 | 1-1 | 7.54% | 13.26 |
| 3 | 2-2 | 7.31% | 13.67 |
| 4 | 2-1 | 7.24% | 13.81 |
| 5 | 1-3 | 5.13% | 19.49 |
| 6 | 2-3 | 4.92% | 20.31 |
| 7 | 3-2 | 4.68% | 21.36 |
| 8 | 3-1 | 4.63% | 21.58 |
| 9 | 0-2 | 3.97% | 25.2 |
| 10 | 0-1 | 3.93% | 25.45 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
1.94%
51.42
|
3.93%
25.45
|
3.97%
25.2
|
2.67%
37.43
|
1.35%
74.12
|
0.55%
183.45
|
| 1 |
3.73%
26.78
|
7.54%
13.26
|
7.62%
13.13
|
5.13%
19.49
|
2.59%
38.6
|
1.05%
95.55
|
| 2 |
3.58%
27.9
|
7.24%
13.81
|
7.31%
13.67
|
4.92%
20.31
|
2.49%
40.21
|
1.0%
99.53
|
| 3 |
2.29%
43.59
|
4.63%
21.58
|
4.68%
21.36
|
3.15%
31.73
|
1.59%
62.83
|
0.64%
155.52
|
| 4 |
1.1%
90.81
|
2.22%
44.95
|
2.25%
44.51
|
1.51%
66.1
|
0.76%
130.89
|
0.31%
324.04
|
| 5 |
0.42%
236.46
|
0.85%
117.07
|
0.86%
115.92
|
0.58%
172.15
|
0.29%
340.83
|
0.12%
843.88
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
3.09%
·
公平:
32.37
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.34% | 14.66% |
| 1.5 | 57.19% | 42.81% |
| 2.5 | 30.17% | 69.83% |
| 3.5 | 12.87% | 87.13% |
| 4.5 | 4.57% | 95.43% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.73% | 13.27% |
| 1.5 | 59.94% | 40.06% |
| 2.5 | 32.87% | 67.13% |
| 3.5 | 14.65% | 85.35% |
| 4.5 | 5.45% | 94.55% |
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
36.49%
平
22.24%
客 胜
41.27%
大小球 2.5
大 2.5
75.3%
小 2.5
24.7%
双方进球
是
74.02%
否
25.98%
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 | 8.98% 11.14 | 11.15% 8.97 | 79.87% 1.25 |
| -1.5 | 20.13% 4.97 | — | 79.87% 1.25 |
| -1.0 | 20.13% 4.97 | 17.5% 5.71 | 62.37% 1.6 |
| -0.5 | 37.63% 2.66 | — | 62.37% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.63% 2.66 | 20.85% 4.8 | 41.52% 2.41 |
| +0.5 | 58.48% 1.71 | — | 41.52% 2.41 |
| +1.0 | 58.48% 1.71 | 18.42% 5.43 | 23.1% 4.33 |
| +1.5 | 76.9% 1.3 | — | 23.1% 4.33 |
| +2.0 | 76.9% 1.3 | 12.34% 8.1 | 10.76% 9.3 |
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。
