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
38.35%
公平赔率
2.61
平
33.55%
公平赔率
2.98
客 胜
28.1%
公平赔率
3.56
最可能比分
1 - 0
概率 15.72%
公平赔率 6.36
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 | 2.61 | — | |
| 平 | 2.98 | — | |
| 客 胜 | 3.56 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 15.72% | 6.36 |
| 2 | 0-0 | 15.41% | 6.49 |
| 3 | 1-1 | 13.36% | 7.48 |
| 4 | 0-1 | 13.1% | 7.63 |
| 5 | 2-0 | 8.02% | 12.47 |
| 6 | 2-1 | 6.81% | 14.67 |
| 7 | 1-2 | 5.68% | 17.61 |
| 8 | 0-2 | 5.57% | 17.96 |
| 9 | 2-2 | 2.9% | 34.53 |
| 10 | 3-0 | 2.73% | 36.68 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.41%
6.49
|
13.1%
7.63
|
5.57%
17.96
|
1.58%
63.39
|
0.34%
298.33
|
0.06%
1754.39
|
| 1 |
15.72%
6.36
|
13.36%
7.48
|
5.68%
17.61
|
1.61%
62.15
|
0.34%
292.48
|
0.06%
1721.17
|
| 2 |
8.02%
12.47
|
6.81%
14.67
|
2.9%
34.53
|
0.82%
121.86
|
0.17%
573.39
|
0.03%
3378.38
|
| 3 |
2.73%
36.68
|
2.32%
43.16
|
0.98%
101.54
|
0.28%
358.42
|
0.06%
1686.34
|
0.01%
9900.99
|
| 4 |
0.7%
143.86
|
0.59%
169.23
|
0.25%
398.25
|
0.07%
1406.47
|
0.02%
6622.52
|
0.0%
38461.54
|
| 5 |
0.14%
705.22
|
0.12%
829.88
|
0.05%
1953.12
|
0.01%
6896.55
|
0.0%
32258.06
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.09%
·
公平:
1095.29
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 57.26% | 42.74% |
| 1.5 | 20.93% | 79.07% |
| 2.5 | 5.49% | 94.51% |
| 3.5 | 1.11% | 98.89% |
| 4.5 | 0.18% | 99.82% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.41% | 6.49 |
| 1 | 28.82% | 3.47 |
| 2 | 26.95% | 3.71 |
| 3 | 16.80% | 5.95 |
| 4 | 7.85% | 12.73 |
| 5+ | 4.17% | 23.99 |
|
大 2.5 28.82%
小 2.5 71.18%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.35%
平
33.55%
客 胜
28.10%
大小球 2.5
大 2.5
28.82%
小 2.5
71.18%
双方进球
是
36.61%
否
63.39%
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 | 4.39% 22.78 | 10.6% 9.43 | 85.01% 1.18 |
| -1.5 | 14.99% 6.67 | — | 85.01% 1.18 |
| -1.0 | 14.99% 6.67 | 23.59% 4.24 | 61.41% 1.63 |
| -0.5 | 38.59% 2.59 | — | 61.41% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.59% 2.59 | 31.97% 3.13 | 29.45% 3.4 |
| +0.5 | 70.55% 1.42 | — | 29.45% 3.4 |
| +1.0 | 70.55% 1.42 | 19.66% 5.09 | 9.79% 10.22 |
| +1.5 | 90.21% 1.11 | — | 9.79% 10.22 |
| +2.0 | 90.21% 1.11 | 7.36% 13.58 | 2.42% 41.25 |
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。
