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
49.74%
公平赔率
2.01
平
26.69%
公平赔率
3.75
客 胜
23.58%
公平赔率
4.24
最可能比分
1 - 1
概率 11.97%
公平赔率 8.35
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 | 2.01 | — | |
| 平 | 3.75 | — | |
| 客 胜 | 4.24 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.97% | 8.35 |
| 2 | 1-0 | 11.74% | 8.52 |
| 3 | 2-1 | 9.46% | 10.57 |
| 4 | 2-0 | 9.27% | 10.79 |
| 5 | 0-1 | 7.58% | 13.2 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 1-2 | 6.1% | 16.38 |
| 8 | 3-1 | 4.98% | 20.08 |
| 9 | 3-0 | 4.88% | 20.48 |
| 10 | 2-2 | 4.82% | 20.74 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
7.58%
13.2
|
3.86%
25.88
|
1.31%
76.12
|
0.34%
298.51
|
0.07%
1464.13
|
| 1 |
11.74%
8.52
|
11.97%
8.35
|
6.1%
16.38
|
2.08%
48.18
|
0.53%
188.93
|
0.11%
925.93
|
| 2 |
9.27%
10.79
|
9.46%
10.57
|
4.82%
20.74
|
1.64%
60.99
|
0.42%
239.18
|
0.09%
1172.33
|
| 3 |
4.88%
20.48
|
4.98%
20.08
|
2.54%
39.37
|
0.86%
115.79
|
0.22%
454.13
|
0.04%
2227.17
|
| 4 |
1.93%
51.85
|
1.97%
50.83
|
1.0%
99.67
|
0.34%
293.17
|
0.09%
1149.43
|
0.02%
5649.72
|
| 5 |
0.61%
164.07
|
0.62%
160.88
|
0.32%
315.46
|
0.11%
927.64
|
0.03%
3636.36
|
0.01%
17857.14
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.63%
·
公平:
157.48
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
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 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
49.74%
平
26.69%
客 胜
23.58%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
50.77%
否
49.23%
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 | 10.89% 9.19 | 15.37% 6.51 | 73.74% 1.36 |
| -1.5 | 26.26% 3.81 | — | 73.74% 1.36 |
| -1.0 | 26.26% 3.81 | 24.1% 4.15 | 49.64% 2.01 |
| -0.5 | 50.36% 1.99 | — | 49.64% 2.01 |
| 0 (平手) | 50.36% 1.99 | 25.18% 3.97 | 24.47% 4.09 |
| +0.5 | 75.53% 1.32 | — | 24.47% 4.09 |
| +1.0 | 75.53% 1.32 | 15.56% 6.43 | 8.91% 11.23 |
| +1.5 | 91.09% 1.1 | — | 8.91% 11.23 |
| +2.0 | 91.09% 1.1 | 6.41% 15.61 | 2.5% 39.99 |
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。
