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
38.98%
公平赔率
2.57
平
30.67%
公平赔率
3.26
客 胜
30.35%
公平赔率
3.3
最可能比分
1 - 1
概率 13.36%
公平赔率 7.49
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 | 2.57 | — | |
| 平 | 3.26 | — | |
| 客 胜 | 3.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.36% | 7.49 |
| 2 | 1-0 | 13.09% | 7.64 |
| 3 | 0-1 | 11.42% | 8.76 |
| 4 | 0-0 | 11.19% | 8.94 |
| 5 | 2-1 | 7.81% | 12.8 |
| 6 | 2-0 | 7.66% | 13.05 |
| 7 | 1-2 | 6.81% | 14.68 |
| 8 | 0-2 | 5.82% | 17.18 |
| 9 | 2-2 | 3.98% | 25.1 |
| 10 | 3-1 | 3.05% | 32.82 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
11.19%
8.94
|
11.42%
8.76
|
5.82%
17.18
|
1.98%
50.52
|
0.5%
198.1
|
0.1%
970.87
|
| 1 |
13.09%
7.64
|
13.36%
7.49
|
6.81%
14.68
|
2.32%
43.18
|
0.59%
169.32
|
0.12%
829.88
|
| 2 |
7.66%
13.05
|
7.81%
12.8
|
3.98%
25.1
|
1.35%
73.81
|
0.35%
289.44
|
0.07%
1418.44
|
| 3 |
2.99%
33.47
|
3.05%
32.82
|
1.55%
64.35
|
0.53%
189.25
|
0.13%
742.39
|
0.03%
3636.36
|
| 4 |
0.87%
114.44
|
0.89%
112.2
|
0.45%
219.97
|
0.15%
646.83
|
0.04%
2538.07
|
0.01%
12500.0
|
| 5 |
0.2%
489.0
|
0.21%
479.39
|
0.11%
939.85
|
0.04%
2762.43
|
0.01%
10869.57
|
0.0%
52631.58
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.2%
·
公平:
505.82
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.94% | 36.06% |
| 1.5 | 27.16% | 72.84% |
| 2.5 | 8.4% | 91.6% |
| 3.5 | 2.02% | 97.98% |
| 4.5 | 0.4% | 99.6% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 11.19% | 8.94 |
| 1 | 24.51% | 4.08 |
| 2 | 26.84% | 3.73 |
| 3 | 19.59% | 5.10 |
| 4 | 10.73% | 9.32 |
| 5+ | 7.14% | 14.00 |
|
大 2.5 37.46%
小 2.5 62.54%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.98%
平
30.67%
客 胜
30.35%
大小球 2.5
大 2.5
37.46%
小 2.5
62.54%
双方进球
是
44.1%
否
55.9%
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 | 5.4% 18.51 | 11.2% 8.93 | 83.4% 1.2 |
| -1.5 | 16.6% 6.02 | — | 83.4% 1.2 |
| -1.0 | 16.6% 6.02 | 22.63% 4.42 | 60.77% 1.65 |
| -0.5 | 39.23% 2.55 | — | 60.77% 1.65 |
| 0 (平手) | 39.23% 2.55 | 29.1% 3.44 | 31.67% 3.16 |
| +0.5 | 68.33% 1.46 | — | 31.67% 3.16 |
| +1.0 | 68.33% 1.46 | 19.73% 5.07 | 11.94% 8.37 |
| +1.5 | 88.06% 1.14 | — | 11.94% 8.37 |
| +2.0 | 88.06% 1.14 | 8.51% 11.75 | 3.43% 29.13 |
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。
