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
37.2%
公平赔率
2.69
平
32.01%
公平赔率
3.12
客 胜
30.78%
公平赔率
3.25
最可能比分
1 - 0
概率 13.91%
公平赔率 7.19
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 | 2.69 | — | |
| 平 | 3.12 | — | |
| 客 胜 | 3.25 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 13.91% | 7.19 |
| 2 | 1-1 | 13.5% | 7.41 |
| 3 | 0-0 | 13.0% | 7.69 |
| 4 | 0-1 | 12.61% | 7.93 |
| 5 | 2-0 | 7.44% | 13.43 |
| 6 | 2-1 | 7.22% | 13.85 |
| 7 | 1-2 | 6.55% | 15.28 |
| 8 | 0-2 | 6.12% | 16.35 |
| 9 | 2-2 | 3.5% | 28.56 |
| 10 | 3-0 | 2.65% | 37.67 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.0%
7.69
|
12.61%
7.93
|
6.12%
16.35
|
1.98%
50.56
|
0.48%
208.51
|
0.09%
1074.11
|
| 1 |
13.91%
7.19
|
13.5%
7.41
|
6.55%
15.28
|
2.12%
47.25
|
0.51%
194.86
|
0.1%
1004.02
|
| 2 |
7.44%
13.43
|
7.22%
13.85
|
3.5%
28.56
|
1.13%
88.32
|
0.27%
364.17
|
0.05%
1876.17
|
| 3 |
2.65%
37.67
|
2.58%
38.83
|
1.25%
80.06
|
0.4%
247.65
|
0.1%
1021.45
|
0.02%
5263.16
|
| 4 |
0.71%
140.81
|
0.69%
145.16
|
0.33%
299.31
|
0.11%
925.93
|
0.03%
3816.79
|
0.01%
19607.84
|
| 5 |
0.15%
657.89
|
0.15%
678.43
|
0.07%
1398.6
|
0.02%
4329.0
|
0.01%
17857.14
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.13%
·
公平:
742.39
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.00% | 7.69 |
| 1 | 26.53% | 3.77 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 18.40% | 5.44 |
| 4 | 9.38% | 10.66 |
| 5+ | 5.63% | 17.75 |
|
大 2.5 33.41%
小 2.5 66.59%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.20%
平
32.01%
客 胜
30.78%
大小球 2.5
大 2.5
33.41%
小 2.5
66.59%
双方进球
是
40.79%
否
59.21%
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 | 4.51% 22.18 | 10.38% 9.64 | 85.12% 1.17 |
| -1.5 | 14.88% 6.72 | — | 85.12% 1.17 |
| -1.0 | 14.88% 6.72 | 22.5% 4.45 | 62.62% 1.6 |
| -0.5 | 37.38% 2.68 | — | 62.62% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.38% 2.68 | 30.43% 3.29 | 32.19% 3.11 |
| +0.5 | 67.81% 1.47 | — | 32.19% 3.11 |
| +1.0 | 67.81% 1.47 | 20.39% 4.9 | 11.79% 8.48 |
| +1.5 | 88.21% 1.13 | — | 11.79% 8.48 |
| +2.0 | 88.21% 1.13 | 8.53% 11.73 | 3.27% 30.62 |
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。
