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
31.6%
公平赔率
3.16
平
22.42%
公平赔率
4.46
客 胜
45.98%
公平赔率
2.17
最可能比分
1 - 2
概率 8.33%
公平赔率 12.01
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 | 3.16 | — | |
| 平 | 4.46 | — | |
| 客 胜 | 2.17 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.33% | 12.01 |
| 2 | 1-1 | 8.04% | 12.43 |
| 3 | 2-2 | 7.16% | 13.96 |
| 4 | 2-1 | 6.92% | 14.45 |
| 5 | 1-3 | 5.75% | 17.41 |
| 6 | 2-3 | 4.94% | 20.24 |
| 7 | 0-2 | 4.84% | 20.66 |
| 8 | 0-1 | 4.68% | 21.38 |
| 9 | 3-2 | 4.11% | 24.36 |
| 10 | 3-1 | 3.97% | 25.21 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.26%
44.26
|
4.68%
21.38
|
4.84%
20.66
|
3.34%
29.94
|
1.73%
57.85
|
0.72%
139.74
|
| 1 |
3.89%
25.73
|
8.04%
12.43
|
8.33%
12.01
|
5.75%
17.41
|
2.97%
33.63
|
1.23%
81.24
|
| 2 |
3.34%
29.92
|
6.92%
14.45
|
7.16%
13.96
|
4.94%
20.24
|
2.56%
39.11
|
1.06%
94.46
|
| 3 |
1.92%
52.18
|
3.97%
25.21
|
4.11%
24.36
|
2.83%
35.3
|
1.47%
68.21
|
0.61%
164.77
|
| 4 |
0.82%
121.36
|
1.71%
58.63
|
1.77%
56.64
|
1.22%
82.1
|
0.63%
158.63
|
0.26%
383.14
|
| 5 |
0.28%
352.73
|
0.59%
170.42
|
0.61%
164.66
|
0.42%
238.66
|
0.22%
461.04
|
0.09%
1113.59
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.75%
·
公平:
36.38
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 87.38% | 12.62% |
| 1.5 | 61.26% | 38.74% |
| 2.5 | 34.23% | 65.77% |
| 3.5 | 15.57% | 84.43% |
| 4.5 | 5.92% | 94.08% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.26% | 44.26 |
| 1 | 8.56% | 11.68 |
| 2 | 16.23% | 6.16 |
| 3 | 20.50% | 4.88 |
| 4 | 19.43% | 5.15 |
| 5+ | 33.02% | 3.03 |
|
大 2.5 72.95%
小 2.5 27.05%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.60%
平
22.42%
客 胜
45.98%
大小球 2.5
大 2.5
72.95%
小 2.5
27.05%
双方进球
是
71.73%
否
28.27%
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 | 6.66% 15.02 | 9.56% 10.46 | 83.78% 1.19 |
| -1.5 | 16.22% 6.17 | — | 83.78% 1.19 |
| -1.0 | 16.22% 6.17 | 16.37% 6.11 | 67.41% 1.48 |
| -0.5 | 32.59% 3.07 | — | 67.41% 1.48 |
| 0 (平手) | 32.59% 3.07 | 21.03% 4.76 | 46.38% 2.16 |
| +0.5 | 53.62% 1.86 | — | 46.38% 2.16 |
| +1.0 | 53.62% 1.86 | 19.71% 5.07 | 26.67% 3.75 |
| +1.5 | 73.33% 1.36 | — | 26.67% 3.75 |
| +2.0 | 73.33% 1.36 | 13.85% 7.22 | 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。
