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
60.93%
公平赔率
1.64
平
22.49%
公平赔率
4.45
客 胜
16.58%
公平赔率
6.03
最可能比分
1 - 0
概率 10.63%
公平赔率 9.41
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 | 1.64 | — | |
| 平 | 4.45 | — | |
| 客 胜 | 6.03 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 10.63% | 9.41 |
| 2 | 2-0 | 10.57% | 9.46 |
| 3 | 1-1 | 9.99% | 10.01 |
| 4 | 2-1 | 9.94% | 10.06 |
| 5 | 3-0 | 7.01% | 14.26 |
| 6 | 3-1 | 6.59% | 15.17 |
| 7 | 0-0 | 5.34% | 18.73 |
| 8 | 0-1 | 5.02% | 19.92 |
| 9 | 1-2 | 4.69% | 21.3 |
| 10 | 2-2 | 4.67% | 21.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.34%
18.73
|
5.02%
19.92
|
2.36%
42.39
|
0.74%
135.28
|
0.17%
575.71
|
0.03%
3058.1
|
| 1 |
10.63%
9.41
|
9.99%
10.01
|
4.69%
21.3
|
1.47%
67.98
|
0.35%
289.27
|
0.07%
1538.46
|
| 2 |
10.57%
9.46
|
9.94%
10.06
|
4.67%
21.41
|
1.46%
68.32
|
0.34%
290.7
|
0.06%
1545.6
|
| 3 |
7.01%
14.26
|
6.59%
15.17
|
3.1%
32.27
|
0.97%
103.0
|
0.23%
438.21
|
0.04%
2331.0
|
| 4 |
3.49%
28.66
|
3.28%
30.49
|
1.54%
64.87
|
0.48%
207.04
|
0.11%
881.06
|
0.02%
4694.84
|
| 5 |
1.39%
72.01
|
1.31%
76.6
|
0.61%
163.0
|
0.19%
520.29
|
0.05%
2212.39
|
0.01%
11764.71
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.66%
·
公平:
60.17
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.33% | 13.67% |
| 1.5 | 59.13% | 40.87% |
| 2.5 | 32.06% | 67.94% |
| 3.5 | 14.11% | 85.89% |
| 4.5 | 5.17% | 94.82% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.94% | 39.06% |
| 1.5 | 24.22% | 75.78% |
| 2.5 | 6.96% | 93.04% |
| 3.5 | 1.55% | 98.45% |
| 4.5 | 0.28% | 99.72% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.34% | 18.73 |
| 1 | 15.65% | 6.39 |
| 2 | 22.92% | 4.36 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 16.40% | 6.10 |
| 5+ | 17.31% | 5.78 |
|
大 2.5 56.09%
小 2.5 43.91%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
60.93%
平
22.49%
客 胜
16.58%
大小球 2.5
大 2.5
56.09%
小 2.5
43.91%
双方进球
是
52.61%
否
47.39%
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 | 18.69% 5.35 | 18.91% 5.29 | 62.39% 1.6 |
| -1.5 | 37.61% 2.66 | — | 62.39% 1.6 |
| -1.0 | 37.61% 2.66 | 24.19% 4.13 | 38.2% 2.62 |
| -0.5 | 61.8% 1.62 | — | 38.2% 2.62 |
| 0 (平手) | 61.8% 1.62 | 21.09% 4.74 | 17.11% 5.85 |
| +0.5 | 82.89% 1.21 | — | 17.11% 5.85 |
| +1.0 | 82.89% 1.21 | 11.43% 8.75 | 5.68% 17.61 |
| +1.5 | 94.32% 1.06 | — | 5.68% 17.61 |
| +2.0 | 94.32% 1.06 | 4.22% 23.69 | 1.46% 68.57 |
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。
