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
54.28%
公平赔率
1.84
平
25.98%
公平赔率
3.85
客 胜
19.73%
公平赔率
5.07
最可能比分
1 - 0
概率 12.88%
公平赔率 7.76
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 | 1.84 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 5.07 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.88% | 7.76 |
| 2 | 1-1 | 11.6% | 8.62 |
| 3 | 2-0 | 10.63% | 9.41 |
| 4 | 2-1 | 9.57% | 10.45 |
| 5 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 6 | 0-1 | 7.03% | 14.23 |
| 7 | 3-0 | 5.85% | 17.11 |
| 8 | 3-1 | 5.26% | 19.01 |
| 9 | 1-2 | 5.22% | 19.17 |
| 10 | 2-2 | 4.3% | 23.23 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
7.03%
14.23
|
3.16%
31.62
|
0.95%
105.41
|
0.21%
468.38
|
0.04%
2604.17
|
| 1 |
12.88%
7.76
|
11.6%
8.62
|
5.22%
19.17
|
1.57%
63.89
|
0.35%
283.93
|
0.06%
1577.29
|
| 2 |
10.63%
9.41
|
9.57%
10.45
|
4.3%
23.23
|
1.29%
77.44
|
0.29%
344.12
|
0.05%
1912.05
|
| 3 |
5.85%
17.11
|
5.26%
19.01
|
2.37%
42.24
|
0.71%
140.79
|
0.16%
625.78
|
0.03%
3472.22
|
| 4 |
2.41%
41.47
|
2.17%
46.08
|
0.98%
102.4
|
0.29%
341.3
|
0.07%
1517.45
|
0.01%
8403.36
|
| 5 |
0.8%
125.66
|
0.72%
139.63
|
0.32%
310.27
|
0.1%
1034.13
|
0.02%
4587.16
|
0.0%
25641.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.73%
·
公平:
136.84
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大 2.5 46.89%
小 2.5 53.11%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
54.28%
平
25.98%
客 胜
19.73%
大小球 2.5
大 2.5
46.89%
小 2.5
53.11%
双方进球
是
47.95%
否
52.05%
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 | 12.95% 7.72 | 16.97% 5.89 | 70.08% 1.43 |
| -1.5 | 29.92% 3.34 | — | 70.08% 1.43 |
| -1.0 | 29.92% 3.34 | 25.13% 3.98 | 44.95% 2.22 |
| -0.5 | 55.05% 1.82 | — | 44.95% 2.22 |
| 0 (平手) | 55.05% 1.82 | 24.49% 4.08 | 20.46% 4.89 |
| +0.5 | 79.54% 1.26 | — | 20.46% 4.89 |
| +1.0 | 79.54% 1.26 | 13.71% 7.29 | 6.75% 14.82 |
| +1.5 | 93.25% 1.07 | — | 6.75% 14.82 |
| +2.0 | 93.25% 1.07 | 5.05% 19.81 | 1.7% 58.82 |
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。
