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
26.32%
公平赔率
3.8
平
21.93%
公平赔率
4.56
客 胜
51.75%
公平赔率
1.93
最可能比分
1 - 2
概率 8.87%
公平赔率 11.28
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 | 3.8 | — | |
| 平 | 4.56 | — | |
| 客 胜 | 1.93 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.87% | 11.28 |
| 2 | 1-1 | 8.14% | 12.29 |
| 3 | 2-2 | 6.83% | 14.64 |
| 4 | 1-3 | 6.44% | 15.52 |
| 5 | 2-1 | 6.26% | 15.96 |
| 6 | 0-2 | 5.76% | 17.37 |
| 7 | 0-1 | 5.28% | 18.93 |
| 8 | 2-3 | 4.96% | 20.15 |
| 9 | 0-3 | 4.18% | 23.9 |
| 10 | 1-0 | 3.73% | 26.79 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.42%
41.26
|
5.28%
18.93
|
5.76%
17.37
|
4.18%
23.9
|
2.28%
43.85
|
0.99%
100.57
|
| 1 |
3.73%
26.79
|
8.14%
12.29
|
8.87%
11.28
|
6.44%
15.52
|
3.51%
28.47
|
1.53%
65.3
|
| 2 |
2.87%
34.8
|
6.26%
15.96
|
6.83%
14.64
|
4.96%
20.15
|
2.7%
36.98
|
1.18%
84.81
|
| 3 |
1.48%
67.79
|
3.22%
31.1
|
3.51%
28.53
|
2.55%
39.26
|
1.39%
72.04
|
0.61%
165.21
|
| 4 |
0.57%
176.09
|
1.24%
80.77
|
1.35%
74.1
|
0.98%
101.97
|
0.53%
187.09
|
0.23%
429.18
|
| 5 |
0.17%
571.76
|
0.38%
262.26
|
0.42%
240.56
|
0.3%
331.13
|
0.16%
607.53
|
0.07%
1392.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.89%
·
公平:
34.63
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 88.69% | 11.3% |
| 1.5 | 64.05% | 35.95% |
| 2.5 | 37.19% | 62.81% |
| 3.5 | 17.67% | 82.33% |
| 4.5 | 7.03% | 92.96% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.42% | 41.26 |
| 1 | 9.02% | 11.09 |
| 2 | 16.77% | 5.96 |
| 3 | 20.79% | 4.81 |
| 4 | 19.34% | 5.17 |
| 5+ | 31.66% | 3.16 |
|
大 2.5 71.79%
小 2.5 28.21%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
26.32%
平
21.93%
客 胜
51.75%
大小球 2.5
大 2.5
71.79%
小 2.5
28.21%
双方进球
是
69.68%
否
30.32%
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 | 4.68% 21.36 | 7.79% 12.84 | 87.53% 1.14 |
| -1.5 | 12.47% 8.02 | — | 87.53% 1.14 |
| -1.0 | 12.47% 8.02 | 14.67% 6.82 | 72.86% 1.37 |
| -0.5 | 27.14% 3.69 | — | 72.86% 1.37 |
| 0 (平手) | 27.14% 3.69 | 20.55% 4.87 | 52.31% 1.91 |
| +0.5 | 47.68% 2.1 | — | 52.31% 1.91 |
| +1.0 | 47.68% 2.1 | 20.76% 4.82 | 31.55% 3.17 |
| +1.5 | 68.45% 1.46 | — | 31.55% 3.17 |
| +2.0 | 68.45% 1.46 | 15.61% 6.41 | 15.95% 6.27 |
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。
