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
35.15%
公平赔率
2.84
平
31.62%
公平赔率
3.16
客 胜
33.22%
公平赔率
3.01
最可能比分
1 - 1
概率 13.51%
公平赔率 7.4
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 | 2.84 | — | |
| 平 | 3.16 | — | |
| 客 胜 | 3.01 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.51% | 7.4 |
| 2 | 1-0 | 12.99% | 7.7 |
| 3 | 0-1 | 12.86% | 7.77 |
| 4 | 0-0 | 12.37% | 8.08 |
| 5 | 2-1 | 7.09% | 14.1 |
| 6 | 1-2 | 7.02% | 14.24 |
| 7 | 2-0 | 6.82% | 14.67 |
| 8 | 0-2 | 6.69% | 14.95 |
| 9 | 2-2 | 3.69% | 27.12 |
| 10 | 3-1 | 2.48% | 40.29 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.37%
8.08
|
12.86%
7.77
|
6.69%
14.95
|
2.32%
43.12
|
0.6%
165.86
|
0.13%
797.45
|
| 1 |
12.99%
7.7
|
13.51%
7.4
|
7.02%
14.24
|
2.43%
41.07
|
0.63%
157.98
|
0.13%
759.3
|
| 2 |
6.82%
14.67
|
7.09%
14.1
|
3.69%
27.12
|
1.28%
78.23
|
0.33%
300.93
|
0.07%
1447.18
|
| 3 |
2.39%
41.9
|
2.48%
40.29
|
1.29%
77.48
|
0.45%
223.51
|
0.12%
859.85
|
0.02%
4132.23
|
| 4 |
0.63%
159.64
|
0.65%
153.49
|
0.34%
295.16
|
0.12%
851.79
|
0.03%
3278.69
|
0.01%
15625.0
|
| 5 |
0.13%
760.46
|
0.14%
730.99
|
0.07%
1406.47
|
0.02%
4048.58
|
0.01%
15625.0
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.15%
·
公平:
670.69
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.65% | 35.35% |
| 1.5 | 27.9% | 72.1% |
| 2.5 | 8.78% | 91.22% |
| 3.5 | 2.15% | 97.85% |
| 4.5 | 0.43% | 99.57% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.37% | 8.08 |
| 1 | 25.85% | 3.87 |
| 2 | 27.01% | 3.70 |
| 3 | 18.82% | 5.31 |
| 4 | 9.83% | 10.17 |
| 5+ | 6.11% | 16.36 |
|
大 2.5 34.77%
小 2.5 65.23%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
35.15%
平
31.62%
客 胜
33.22%
大小球 2.5
大 2.5
34.77%
小 2.5
65.23%
双方进球
是
42.03%
否
57.97%
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 | 4.08% 24.52 | 9.66% 10.35 | 86.26% 1.16 |
| -1.5 | 13.74% 7.28 | — | 86.26% 1.16 |
| -1.0 | 13.74% 7.28 | 21.49% 4.65 | 64.76% 1.54 |
| -0.5 | 35.24% 2.84 | — | 64.76% 1.54 |
| 0 (平手) | 35.24% 2.84 | 30.04% 3.33 | 34.72% 2.88 |
| +0.5 | 65.28% 1.53 | — | 34.72% 2.88 |
| +1.0 | 65.28% 1.53 | 21.29% 4.7 | 13.43% 7.44 |
| +1.5 | 86.57% 1.16 | — | 13.43% 7.44 |
| +2.0 | 86.57% 1.16 | 9.48% 10.55 | 3.95% 25.3 |
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。
