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
43.86%
公平赔率
2.28
平
29.84%
公平赔率
3.35
客 胜
26.3%
公平赔率
3.8
最可能比分
1 - 0
概率 13.73%
公平赔率 7.28
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 | 2.28 | — | |
| 平 | 3.35 | — | |
| 客 胜 | 3.8 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.73% | 7.28 |
| 2 | 1-1 | 13.05% | 7.66 |
| 3 | 0-0 | 10.65% | 9.39 |
| 4 | 0-1 | 10.11% | 9.89 |
| 5 | 2-0 | 8.86% | 11.29 |
| 6 | 2-1 | 8.42% | 11.88 |
| 7 | 1-2 | 6.2% | 16.14 |
| 8 | 0-2 | 4.8% | 20.82 |
| 9 | 2-2 | 4.0% | 25.02 |
| 10 | 3-0 | 3.81% | 26.25 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.65%
9.39
|
10.11%
9.89
|
4.8%
20.82
|
1.52%
65.74
|
0.36%
276.78
|
0.07%
1457.73
|
| 1 |
13.73%
7.28
|
13.05%
7.66
|
6.2%
16.14
|
1.96%
50.96
|
0.47%
214.55
|
0.09%
1128.67
|
| 2 |
8.86%
11.29
|
8.42%
11.88
|
4.0%
25.02
|
1.27%
79.0
|
0.3%
332.67
|
0.06%
1751.31
|
| 3 |
3.81%
26.25
|
3.62%
27.64
|
1.72%
58.18
|
0.54%
183.72
|
0.13%
773.4
|
0.02%
4065.04
|
| 4 |
1.23%
81.41
|
1.17%
85.7
|
0.55%
180.41
|
0.18%
569.8
|
0.04%
2398.08
|
0.01%
12658.23
|
| 5 |
0.32%
315.56
|
0.3%
332.12
|
0.14%
699.3
|
0.05%
2207.51
|
0.01%
9259.26
|
0.0%
50000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.26%
·
公平:
384.47
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.33% | 38.67% |
| 1.5 | 24.59% | 75.41% |
| 2.5 | 7.13% | 92.87% |
| 3.5 | 1.61% | 98.39% |
| 4.5 | 0.29% | 99.71% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.65% | 9.39 |
| 1 | 23.85% | 4.19 |
| 2 | 26.71% | 3.74 |
| 3 | 19.94% | 5.01 |
| 4 | 11.17% | 8.95 |
| 5+ | 7.69% | 13.01 |
|
大 2.5 38.8%
小 2.5 61.2%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
43.86%
平
29.84%
客 胜
26.30%
大小球 2.5
大 2.5
38.8%
小 2.5
61.2%
双方进球
是
44.44%
否
55.56%
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 | 7.18% 13.93 | 13.08% 7.65 | 79.74% 1.25 |
| -1.5 | 20.26% 4.94 | — | 79.74% 1.25 |
| -1.0 | 20.26% 4.94 | 24.05% 4.16 | 55.69% 1.8 |
| -0.5 | 44.31% 2.26 | — | 55.69% 1.8 |
| 0 (平手) | 44.31% 2.26 | 28.28% 3.54 | 27.41% 3.65 |
| +0.5 | 72.59% 1.38 | — | 27.41% 3.65 |
| +1.0 | 72.59% 1.38 | 17.71% 5.65 | 9.7% 10.31 |
| +1.5 | 90.3% 1.11 | — | 9.7% 10.31 |
| +2.0 | 90.3% 1.11 | 7.09% 14.1 | 2.61% 38.36 |
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。
