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
24.06%
公平赔率
4.16
平
21.39%
公平赔率
4.68
客 胜
54.55%
公平赔率
1.83
最可能比分
1 - 2
概率 8.98%
公平赔率 11.14
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 | 4.16 | — | |
| 平 | 4.68 | — | |
| 客 胜 | 1.83 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-2 | 8.98% | 11.14 |
| 2 | 1-1 | 7.95% | 12.59 |
| 3 | 1-3 | 6.76% | 14.78 |
| 4 | 2-2 | 6.64% | 15.05 |
| 5 | 0-2 | 6.07% | 16.48 |
| 6 | 2-1 | 5.88% | 17.01 |
| 7 | 0-1 | 5.37% | 18.63 |
| 8 | 2-3 | 5.01% | 19.98 |
| 9 | 0-3 | 4.57% | 21.88 |
| 10 | 1-4 | 3.82% | 26.17 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
2.38%
42.1
|
5.37%
18.63
|
6.07%
16.48
|
4.57%
21.88
|
2.58%
38.73
|
1.17%
85.68
|
| 1 |
3.52%
28.44
|
7.95%
12.59
|
8.98%
11.14
|
6.76%
14.78
|
3.82%
26.17
|
1.73%
57.89
|
| 2 |
2.6%
38.44
|
5.88%
17.01
|
6.64%
15.05
|
5.01%
19.98
|
2.83%
35.36
|
1.28%
78.24
|
| 3 |
1.28%
77.91
|
2.9%
34.48
|
3.28%
30.51
|
2.47%
40.5
|
1.4%
71.68
|
0.63%
158.58
|
| 4 |
0.47%
210.57
|
1.07%
93.18
|
1.21%
82.45
|
0.91%
109.46
|
0.52%
193.72
|
0.23%
428.63
|
| 5 |
0.14%
711.24
|
0.32%
314.76
|
0.36%
278.55
|
0.27%
369.82
|
0.15%
654.45
|
0.07%
1447.18
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
3.19%
·
公平:
31.34
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.56% | 10.44% |
| 1.5 | 65.98% | 34.02% |
| 2.5 | 39.33% | 60.67% |
| 3.5 | 19.25% | 80.74% |
| 4.5 | 7.91% | 92.09% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 2.38% | 42.10 |
| 1 | 8.88% | 11.26 |
| 2 | 16.61% | 6.02 |
| 3 | 20.71% | 4.83 |
| 4 | 19.37% | 5.16 |
| 5+ | 32.05% | 3.12 |
|
大 2.5 72.12%
小 2.5 27.87%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
24.06%
平
21.39%
客 胜
54.55%
大小球 2.5
大 2.5
72.12%
小 2.5
27.87%
双方进球
是
69.17%
否
30.83%
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 | 4.0% 25.02 | 7.03% 14.23 | 88.97% 1.12 |
| -1.5 | 11.02% 9.07 | — | 88.97% 1.12 |
| -1.0 | 11.02% 9.07 | 13.76% 7.27 | 75.22% 1.33 |
| -0.5 | 24.78% 4.04 | — | 75.22% 1.33 |
| 0 (平手) | 24.78% 4.04 | 20.03% 4.99 | 55.19% 1.81 |
| +0.5 | 44.81% 2.23 | — | 55.19% 1.81 |
| +1.0 | 44.81% 2.23 | 21.01% 4.76 | 34.18% 2.93 |
| +1.5 | 65.82% 1.52 | — | 34.18% 2.93 |
| +2.0 | 65.82% 1.52 | 16.39% 6.1 | 17.8% 5.62 |
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。
