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
65.17%
公平赔率
1.53
平
21.24%
公平赔率
4.71
客 胜
13.6%
公平赔率
7.35
最可能比分
2 - 0
概率 11.79%
公平赔率 8.48
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 | 1.53 | — | |
| 平 | 4.71 | — | |
| 客 胜 | 7.35 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-0 | 11.79% | 8.48 |
| 2 | 1-0 | 11.39% | 8.78 |
| 3 | 2-1 | 9.78% | 10.22 |
| 4 | 1-1 | 9.45% | 10.58 |
| 5 | 3-0 | 8.13% | 12.29 |
| 6 | 3-1 | 6.75% | 14.81 |
| 7 | 0-0 | 5.5% | 18.17 |
| 8 | 0-1 | 4.57% | 21.9 |
| 9 | 4-0 | 4.21% | 23.76 |
| 10 | 2-2 | 4.06% | 24.63 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.5%
18.17
|
4.57%
21.9
|
1.9%
52.76
|
0.52%
190.69
|
0.11%
919.12
|
0.02%
5524.86
|
| 1 |
11.39%
8.78
|
9.45%
10.58
|
3.92%
25.49
|
1.09%
92.13
|
0.23%
444.05
|
0.04%
2673.8
|
| 2 |
11.79%
8.48
|
9.78%
10.22
|
4.06%
24.63
|
1.12%
89.02
|
0.23%
429.0
|
0.04%
2583.98
|
| 3 |
8.13%
12.29
|
6.75%
14.81
|
2.8%
35.69
|
0.78%
129.0
|
0.16%
621.89
|
0.03%
3745.32
|
| 4 |
4.21%
23.76
|
3.49%
28.62
|
1.45%
68.97
|
0.4%
249.31
|
0.08%
1201.92
|
0.01%
7246.38
|
| 5 |
1.74%
57.38
|
1.45%
69.14
|
0.6%
166.58
|
0.17%
602.05
|
0.03%
2898.55
|
0.01%
17543.86
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.94%
·
公平:
51.45
双方球队进球数
主队
| 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% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 56.4% | 43.6% |
| 1.5 | 20.2% | 79.8% |
| 2.5 | 5.18% | 94.82% |
| 3.5 | 1.03% | 98.97% |
| 4.5 | 0.17% | 99.83% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.50% | 18.17 |
| 1 | 15.96% | 6.27 |
| 2 | 23.14% | 4.32 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 16.22% | 6.17 |
| 5+ | 16.82% | 5.94 |
|
大 2.5 55.4%
小 2.5 44.6%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
65.17%
平
21.24%
客 胜
13.60%
大小球 2.5
大 2.5
55.4%
小 2.5
44.6%
双方进球
是
49.28%
否
50.72%
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 | 21.53% 4.64 | 20.17% 4.96 | 58.3% 1.72 |
| -1.5 | 41.7% 2.4 | — | 58.3% 1.72 |
| -1.0 | 41.7% 2.4 | 24.41% 4.1 | 33.88% 2.95 |
| -0.5 | 66.11% 1.51 | — | 33.88% 2.95 |
| 0 (平手) | 66.11% 1.51 | 19.88% 5.03 | 14.0% 7.14 |
| +0.5 | 86.0% 1.16 | — | 14.0% 7.14 |
| +1.0 | 86.0% 1.16 | 9.79% 10.22 | 4.21% 23.73 |
| +1.5 | 95.78% 1.04 | — | 4.21% 23.73 |
| +2.0 | 95.78% 1.04 | 3.24% 30.84 | 0.97% 102.91 |
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。
