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
26.9%
公平赔率
3.72
平
34.23%
公平赔率
2.92
客 胜
38.86%
公平赔率
2.57
最可能比分
0 - 0
概率 16.53%
公平赔率 6.05
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 | 3.72 | — | |
| 平 | 2.92 | — | |
| 客 胜 | 2.57 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 16.53% | 6.05 |
| 2 | 0-1 | 16.53% | 6.05 |
| 3 | 1-0 | 13.22% | 7.56 |
| 4 | 1-1 | 13.22% | 7.56 |
| 5 | 0-2 | 8.26% | 12.1 |
| 6 | 1-2 | 6.61% | 15.12 |
| 7 | 2-0 | 5.29% | 18.91 |
| 8 | 2-1 | 5.29% | 18.91 |
| 9 | 0-3 | 2.76% | 36.3 |
| 10 | 2-2 | 2.64% | 37.81 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
16.53%
6.05
|
16.53%
6.05
|
8.26%
12.1
|
2.76%
36.3
|
0.69%
145.2
|
0.14%
726.22
|
| 1 |
13.22%
7.56
|
13.22%
7.56
|
6.61%
15.12
|
2.2%
45.37
|
0.55%
181.49
|
0.11%
907.44
|
| 2 |
5.29%
18.91
|
5.29%
18.91
|
2.64%
37.81
|
0.88%
113.43
|
0.22%
453.72
|
0.04%
2267.57
|
| 3 |
1.41%
70.89
|
1.41%
70.89
|
0.71%
141.78
|
0.24%
425.35
|
0.06%
1700.68
|
0.01%
8474.58
|
| 4 |
0.28%
354.48
|
0.28%
354.48
|
0.14%
708.72
|
0.05%
2127.66
|
0.01%
8474.58
|
0.0%
41666.67
|
| 5 |
0.05%
2217.29
|
0.05%
2217.29
|
0.02%
4424.78
|
0.01%
13333.33
|
0.0%
52631.58
|
0.0%
250000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.08%
·
公平:
1290.32
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 55.07% | 44.93% |
| 1.5 | 19.12% | 80.88% |
| 2.5 | 4.74% | 95.26% |
| 3.5 | 0.91% | 99.09% |
| 4.5 | 0.14% | 99.86% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.21% | 36.79% |
| 1.5 | 26.42% | 73.58% |
| 2.5 | 8.03% | 91.97% |
| 3.5 | 1.9% | 98.1% |
| 4.5 | 0.37% | 99.63% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 16.53% | 6.05 |
| 1 | 29.75% | 3.36 |
| 2 | 26.78% | 3.73 |
| 3 | 16.07% | 6.22 |
| 4 | 7.23% | 13.83 |
| 5+ | 3.64% | 27.47 |
|
大 2.5 26.94%
小 2.5 73.06%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
26.90%
平
34.23%
客 胜
38.86%
大小球 2.5
大 2.5
26.94%
小 2.5
73.06%
双方进球
是
34.81%
否
65.19%
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 | 2.11% 47.49 | 6.85% 14.6 | 91.05% 1.1 |
| -1.5 | 8.95% 11.17 | — | 91.05% 1.1 |
| -1.0 | 8.95% 11.17 | 19.27% 5.19 | 71.78% 1.39 |
| -0.5 | 28.22% 3.54 | — | 71.78% 1.39 |
| 0 (平手) | 28.22% 3.54 | 32.65% 3.06 | 39.13% 2.56 |
| +0.5 | 60.87% 1.64 | — | 39.13% 2.56 |
| +1.0 | 60.87% 1.64 | 24.08% 4.15 | 15.05% 6.65 |
| +1.5 | 84.95% 1.18 | — | 15.05% 6.65 |
| +2.0 | 84.95% 1.18 | 10.7% 9.34 | 4.35% 23.01 |
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。
