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
44.45%
公平赔率
2.25
平
29.48%
公平赔率
3.39
客 胜
26.07%
公平赔率
3.84
最可能比分
1 - 0
概率 13.5%
公平赔率 7.41
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 | 2.25 | — | |
| 平 | 3.39 | — | |
| 客 胜 | 3.84 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.5% | 7.41 |
| 2 | 1-1 | 12.96% | 7.72 |
| 3 | 0-0 | 10.23% | 9.78 |
| 4 | 0-1 | 9.82% | 10.18 |
| 5 | 2-0 | 8.91% | 11.22 |
| 6 | 2-1 | 8.55% | 11.69 |
| 7 | 1-2 | 6.22% | 16.07 |
| 8 | 0-2 | 4.71% | 21.22 |
| 9 | 2-2 | 4.11% | 24.35 |
| 10 | 3-0 | 3.92% | 25.5 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.23%
9.78
|
9.82%
10.18
|
4.71%
21.22
|
1.51%
66.3
|
0.36%
276.24
|
0.07%
1438.85
|
| 1 |
13.5%
7.41
|
12.96%
7.72
|
6.22%
16.07
|
1.99%
50.23
|
0.48%
209.29
|
0.09%
1090.51
|
| 2 |
8.91%
11.22
|
8.55%
11.69
|
4.11%
24.35
|
1.31%
76.1
|
0.32%
317.06
|
0.06%
1652.89
|
| 3 |
3.92%
25.5
|
3.76%
26.57
|
1.81%
55.35
|
0.58%
172.95
|
0.14%
720.46
|
0.03%
3759.4
|
| 4 |
1.29%
77.29
|
1.24%
80.51
|
0.6%
167.73
|
0.19%
524.11
|
0.05%
2183.41
|
0.01%
11363.64
|
| 5 |
0.34%
292.74
|
0.33%
304.97
|
0.16%
635.32
|
0.05%
1984.13
|
0.01%
8264.46
|
0.0%
43478.26
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.29%
·
公平:
346.86
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 61.71% | 38.29% |
| 1.5 | 24.95% | 75.05% |
| 2.5 | 7.31% | 92.69% |
| 3.5 | 1.66% | 98.34% |
| 4.5 | 0.31% | 99.69% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.23% | 9.78 |
| 1 | 23.32% | 4.29 |
| 2 | 26.59% | 3.76 |
| 3 | 20.21% | 4.95 |
| 4 | 11.52% | 8.68 |
| 5+ | 8.14% | 12.28 |
|
大 2.5 39.87%
小 2.5 60.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.45%
平
29.48%
客 胜
26.07%
大小球 2.5
大 2.5
39.87%
小 2.5
60.13%
双方进球
是
45.23%
否
54.77%
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 | 7.52% 13.3 | 13.32% 7.51 | 79.15% 1.26 |
| -1.5 | 20.85% 4.8 | — | 79.15% 1.26 |
| -1.0 | 20.85% 4.8 | 24.07% 4.16 | 55.09% 1.82 |
| -0.5 | 44.91% 2.23 | — | 55.09% 1.82 |
| 0 (平手) | 44.91% 2.23 | 27.92% 3.58 | 27.17% 3.68 |
| +0.5 | 72.83% 1.37 | — | 27.17% 3.68 |
| +1.0 | 72.83% 1.37 | 17.5% 5.71 | 9.66% 10.35 |
| +1.5 | 90.34% 1.11 | — | 9.66% 10.35 |
| +2.0 | 90.34% 1.11 | 7.05% 14.19 | 2.62% 38.23 |
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。
