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
55.95%
公平赔率
1.79
平
25.31%
公平赔率
3.95
客 胜
18.74%
公平赔率
5.34
最可能比分
1 - 0
概率 12.7%
公平赔率 7.87
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 | 1.79 | — | |
| 平 | 3.95 | — | |
| 客 胜 | 5.34 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.7% | 7.87 |
| 2 | 1-1 | 11.3% | 8.85 |
| 3 | 2-0 | 10.86% | 9.21 |
| 4 | 2-1 | 9.66% | 10.35 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 6.61% | 15.13 |
| 7 | 3-0 | 6.19% | 16.16 |
| 8 | 3-1 | 5.51% | 18.15 |
| 9 | 1-2 | 5.03% | 19.88 |
| 10 | 2-2 | 4.3% | 23.25 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
6.61%
15.13
|
2.94%
34.0
|
0.87%
114.59
|
0.19%
514.93
|
0.03%
2890.17
|
| 1 |
12.7%
7.87
|
11.3%
8.85
|
5.03%
19.88
|
1.49%
67.01
|
0.33%
301.2
|
0.06%
1692.05
|
| 2 |
10.86%
9.21
|
9.66%
10.35
|
4.3%
23.25
|
1.28%
78.38
|
0.28%
352.24
|
0.05%
1980.2
|
| 3 |
6.19%
16.16
|
5.51%
18.15
|
2.45%
40.79
|
0.73%
137.49
|
0.16%
618.05
|
0.03%
3472.22
|
| 4 |
2.65%
37.79
|
2.35%
42.46
|
1.05%
95.42
|
0.31%
321.65
|
0.07%
1445.09
|
0.01%
8130.08
|
| 5 |
0.91%
110.5
|
0.81%
124.16
|
0.36%
279.02
|
0.11%
940.73
|
0.02%
4219.41
|
0.0%
23809.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.85%
·
公平:
117.15
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.93% | 41.07% |
| 1.5 | 22.39% | 77.61% |
| 2.5 | 6.12% | 93.88% |
| 3.5 | 1.3% | 98.7% |
| 4.5 | 0.22% | 99.78% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
55.95%
平
25.31%
客 胜
18.74%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
48.28%
否
51.72%
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 | 14.07% 7.11 | 17.53% 5.7 | 68.4% 1.46 |
| -1.5 | 31.6% 3.16 | — | 68.4% 1.46 |
| -1.0 | 31.6% 3.16 | 25.15% 3.98 | 43.24% 2.31 |
| -0.5 | 56.75% 1.76 | — | 43.24% 2.31 |
| 0 (平手) | 56.75% 1.76 | 23.83% 4.2 | 19.41% 5.15 |
| +0.5 | 80.59% 1.24 | — | 19.41% 5.15 |
| +1.0 | 80.59% 1.24 | 13.09% 7.64 | 6.32% 15.82 |
| +1.5 | 93.68% 1.07 | — | 6.32% 15.82 |
| +2.0 | 93.68% 1.07 | 4.75% 21.06 | 1.57% 63.59 |
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。
