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
51.91%
公平赔率
1.93
平
25.7%
公平赔率
3.89
客 胜
22.38%
公平赔率
4.47
最可能比分
1 - 1
概率 11.51%
公平赔率 8.69
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 | 1.93 | — | |
| 平 | 3.89 | — | |
| 客 胜 | 4.47 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.51% | 8.69 |
| 2 | 1-0 | 11.18% | 8.95 |
| 3 | 2-1 | 9.67% | 10.34 |
| 4 | 2-0 | 9.39% | 10.65 |
| 5 | 0-1 | 6.85% | 14.59 |
| 6 | 0-0 | 6.65% | 15.03 |
| 7 | 1-2 | 5.93% | 16.86 |
| 8 | 3-1 | 5.42% | 18.46 |
| 9 | 3-0 | 5.26% | 19.02 |
| 10 | 2-2 | 4.98% | 20.08 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.65%
15.03
|
6.85%
14.59
|
3.53%
28.33
|
1.21%
82.52
|
0.31%
320.51
|
0.06%
1555.21
|
| 1 |
11.18%
8.95
|
11.51%
8.69
|
5.93%
16.86
|
2.04%
49.12
|
0.52%
190.77
|
0.11%
925.93
|
| 2 |
9.39%
10.65
|
9.67%
10.34
|
4.98%
20.08
|
1.71%
58.48
|
0.44%
227.12
|
0.09%
1102.54
|
| 3 |
5.26%
19.02
|
5.42%
18.46
|
2.79%
35.85
|
0.96%
104.43
|
0.25%
405.52
|
0.05%
1968.5
|
| 4 |
2.21%
45.28
|
2.27%
43.96
|
1.17%
85.36
|
0.4%
248.63
|
0.1%
965.25
|
0.02%
4694.84
|
| 5 |
0.74%
134.77
|
0.76%
130.84
|
0.39%
254.07
|
0.14%
740.19
|
0.03%
2873.56
|
0.01%
13888.89
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.83%
·
公平:
121.07
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.65% | 15.03 |
| 1 | 18.03% | 5.55 |
| 2 | 24.43% | 4.09 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 14.95% | 6.69 |
| 5+ | 13.86% | 7.22 |
|
大 2.5 50.88%
小 2.5 49.12%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.91%
平
25.70%
客 胜
22.38%
大小球 2.5
大 2.5
50.88%
小 2.5
49.12%
双方进球
是
52.32%
否
47.68%
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 | 12.39% 8.07 | 16.12% 6.2 | 71.49% 1.4 |
| -1.5 | 28.51% 3.51 | — | 71.49% 1.4 |
| -1.0 | 28.51% 3.51 | 24.08% 4.15 | 47.41% 2.11 |
| -0.5 | 52.59% 1.9 | — | 47.41% 2.11 |
| 0 (平手) | 52.59% 1.9 | 24.22% 4.13 | 23.2% 4.31 |
| +0.5 | 76.8% 1.3 | — | 23.2% 4.31 |
| +1.0 | 76.8% 1.3 | 14.76% 6.77 | 8.43% 11.86 |
| +1.5 | 91.57% 1.09 | — | 8.43% 11.86 |
| +2.0 | 91.57% 1.09 | 6.06% 16.5 | 2.37% 42.11 |
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。
