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
50.44%
公平赔率
1.98
平
30.88%
公平赔率
3.24
客 胜
18.68%
公平赔率
5.35
最可能比分
1 - 0
概率 18.21%
公平赔率 5.49
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 | 1.98 | — | |
| 平 | 3.24 | — | |
| 客 胜 | 5.35 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 18.21% | 5.49 |
| 2 | 0-0 | 14.23% | 7.03 |
| 3 | 1-1 | 12.2% | 8.2 |
| 4 | 2-0 | 11.66% | 8.58 |
| 5 | 0-1 | 9.53% | 10.49 |
| 6 | 2-1 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 3-0 | 4.97% | 20.11 |
| 8 | 1-2 | 4.09% | 24.46 |
| 9 | 3-1 | 3.33% | 30.01 |
| 10 | 0-2 | 3.19% | 31.32 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.23%
7.03
|
9.53%
10.49
|
3.19%
31.32
|
0.71%
140.21
|
0.12%
836.82
|
0.02%
6250.0
|
| 1 |
18.21%
5.49
|
12.2%
8.2
|
4.09%
24.46
|
0.91%
109.54
|
0.15%
654.02
|
0.02%
4878.05
|
| 2 |
11.66%
8.58
|
7.81%
12.81
|
2.62%
38.23
|
0.58%
171.17
|
0.1%
1021.45
|
0.01%
7633.59
|
| 3 |
4.97%
20.11
|
3.33%
30.01
|
1.12%
89.59
|
0.25%
401.12
|
0.04%
2392.34
|
0.01%
17857.14
|
| 4 |
1.59%
62.84
|
1.07%
93.79
|
0.36%
279.96
|
0.08%
1253.13
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.41%
245.46
|
0.27%
366.43
|
0.09%
1094.09
|
0.02%
4901.96
|
0.0%
29411.76
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.21%
·
公平:
468.38
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 48.83% | 51.17% |
| 1.5 | 14.54% | 85.46% |
| 2.5 | 3.06% | 96.94% |
| 3.5 | 0.49% | 99.51% |
| 4.5 | 0.06% | 99.94% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 14.23% | 7.03 |
| 1 | 27.74% | 3.60 |
| 2 | 27.05% | 3.70 |
| 3 | 17.58% | 5.69 |
| 4 | 8.57% | 11.67 |
| 5+ | 4.83% | 20.72 |
|
大 2.5 30.98%
小 2.5 69.02%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.44%
平
30.88%
客 胜
18.68%
大小球 2.5
大 2.5
30.98%
小 2.5
69.02%
双方进球
是
35.25%
否
64.75%
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 | 8.61% 11.62 | 15.37% 6.51 | 76.03% 1.32 |
| -1.5 | 23.97% 4.17 | — | 76.03% 1.32 |
| -1.0 | 23.97% 4.17 | 27.22% 3.67 | 48.81% 2.05 |
| -0.5 | 51.19% 1.95 | — | 48.81% 2.05 |
| 0 (平手) | 51.19% 1.95 | 29.31% 3.41 | 19.5% 5.13 |
| +0.5 | 80.5% 1.24 | — | 19.5% 5.13 |
| +1.0 | 80.5% 1.24 | 14.25% 7.02 | 5.25% 19.04 |
| +1.5 | 94.75% 1.06 | — | 5.25% 19.04 |
| +2.0 | 94.75% 1.06 | 4.21% 23.75 | 1.04% 95.97 |
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。
