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
50.72%
公平赔率
1.97
平
30.73%
公平赔率
3.25
客 胜
18.55%
公平赔率
5.39
最可能比分
1 - 0
概率 18.17%
公平赔率 5.5
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 | 1.97 | — | |
| 平 | 3.25 | — | |
| 客 胜 | 5.39 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 18.17% | 5.5 |
| 2 | 0-0 | 14.09% | 7.1 |
| 3 | 1-1 | 12.17% | 8.21 |
| 4 | 2-0 | 11.72% | 8.53 |
| 5 | 0-1 | 9.44% | 10.6 |
| 6 | 2-1 | 7.85% | 12.73 |
| 7 | 3-0 | 5.04% | 19.84 |
| 8 | 1-2 | 4.08% | 24.52 |
| 9 | 3-1 | 3.38% | 29.62 |
| 10 | 0-2 | 3.16% | 31.63 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
14.09%
7.1
|
9.44%
10.6
|
3.16%
31.63
|
0.71%
141.62
|
0.12%
845.31
|
0.02%
6329.11
|
| 1 |
18.17%
5.5
|
12.17%
8.21
|
4.08%
24.52
|
0.91%
109.79
|
0.15%
655.31
|
0.02%
4901.96
|
| 2 |
11.72%
8.53
|
7.85%
12.73
|
2.63%
38.01
|
0.59%
170.21
|
0.1%
1016.26
|
0.01%
7575.76
|
| 3 |
5.04%
19.84
|
3.38%
29.62
|
1.13%
88.4
|
0.25%
395.88
|
0.04%
2364.07
|
0.01%
17543.86
|
| 4 |
1.63%
61.53
|
1.09%
91.84
|
0.36%
274.12
|
0.08%
1226.99
|
0.01%
7352.94
|
0.0%
55555.56
|
| 5 |
0.42%
238.49
|
0.28%
356.0
|
0.09%
1062.7
|
0.02%
4761.9
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.22%
·
公平:
450.45
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
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 | 14.09% | 7.10 |
| 1 | 27.61% | 3.62 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 17.68% | 5.66 |
| 4 | 8.66% | 11.55 |
| 5+ | 4.91% | 20.36 |
|
大 2.5 31.25%
小 2.5 68.75%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.72%
平
30.73%
客 胜
18.55%
大小球 2.5
大 2.5
31.25%
小 2.5
68.75%
双方进球
是
35.39%
否
64.61%
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 | 8.76% 11.41 | 15.48% 6.46 | 75.75% 1.32 |
| -1.5 | 24.25% 4.12 | — | 75.75% 1.32 |
| -1.0 | 24.25% 4.12 | 27.24% 3.67 | 48.52% 2.06 |
| -0.5 | 51.48% 1.94 | — | 48.52% 2.06 |
| 0 (平手) | 51.48% 1.94 | 29.16% 3.43 | 19.36% 5.17 |
| +0.5 | 80.64% 1.24 | — | 19.36% 5.17 |
| +1.0 | 80.64% 1.24 | 14.15% 7.07 | 5.21% 19.19 |
| +1.5 | 94.79% 1.05 | — | 5.21% 19.19 |
| +2.0 | 94.79% 1.05 | 4.18% 23.94 | 1.03% 96.78 |
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。
