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
54.51%
公平赔率
1.83
平
25.67%
公平赔率
3.9
客 胜
19.82%
公平赔率
5.05
最可能比分
1 - 0
概率 12.48%
公平赔率 8.01
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 | 1.83 | — | |
| 平 | 3.9 | — | |
| 客 胜 | 5.05 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 12.48% | 8.01 |
| 2 | 1-1 | 11.48% | 8.71 |
| 3 | 2-0 | 10.48% | 9.54 |
| 4 | 2-1 | 9.64% | 10.37 |
| 5 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 6 | 0-1 | 6.83% | 14.63 |
| 7 | 3-0 | 5.87% | 17.04 |
| 8 | 3-1 | 5.4% | 18.52 |
| 9 | 1-2 | 5.28% | 18.94 |
| 10 | 2-2 | 4.44% | 22.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
6.83%
14.63
|
3.14%
31.81
|
0.96%
103.75
|
0.22%
451.06
|
0.04%
2450.98
|
| 1 |
12.48%
8.01
|
11.48%
8.71
|
5.28%
18.94
|
1.62%
61.75
|
0.37%
268.46
|
0.07%
1459.85
|
| 2 |
10.48%
9.54
|
9.64%
10.37
|
4.44%
22.54
|
1.36%
73.51
|
0.31%
319.59
|
0.06%
1736.11
|
| 3 |
5.87%
17.04
|
5.4%
18.52
|
2.48%
40.26
|
0.76%
131.27
|
0.18%
570.78
|
0.03%
3105.59
|
| 4 |
2.47%
40.56
|
2.27%
44.09
|
1.04%
95.85
|
0.32%
312.6
|
0.07%
1358.7
|
0.01%
7407.41
|
| 5 |
0.83%
120.73
|
0.76%
131.22
|
0.35%
285.31
|
0.11%
930.23
|
0.02%
4048.58
|
0.0%
22222.22
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.8%
·
公平:
125.66
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
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
54.51%
平
25.67%
客 胜
19.82%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
48.94%
否
51.06%
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 | 13.29% 7.52 | 17.04% 5.87 | 69.67% 1.44 |
| -1.5 | 30.33% 3.3 | — | 69.67% 1.44 |
| -1.0 | 30.33% 3.3 | 24.95% 4.01 | 44.72% 2.24 |
| -0.5 | 55.28% 1.81 | — | 44.72% 2.24 |
| 0 (平手) | 55.28% 1.81 | 24.18% 4.14 | 20.53% 4.87 |
| +0.5 | 79.47% 1.26 | — | 20.53% 4.87 |
| +1.0 | 79.47% 1.26 | 13.66% 7.32 | 6.87% 14.56 |
| +1.5 | 93.13% 1.07 | — | 6.87% 14.56 |
| +2.0 | 93.13% 1.07 | 5.11% 19.57 | 1.76% 56.81 |
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。
