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
45.15%
公平赔率
2.21
平
27.67%
公平赔率
3.61
客 胜
27.17%
公平赔率
3.68
最可能比分
1 - 1
概率 12.43%
公平赔率 8.05
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 | 2.21 | — | |
| 平 | 3.61 | — | |
| 客 胜 | 3.68 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.43% | 8.05 |
| 2 | 1-0 | 11.4% | 8.77 |
| 3 | 2-1 | 9.07% | 11.02 |
| 4 | 0-1 | 8.51% | 11.75 |
| 5 | 2-0 | 8.32% | 12.02 |
| 6 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 1-2 | 6.77% | 14.77 |
| 8 | 2-2 | 4.94% | 20.23 |
| 9 | 0-2 | 4.64% | 21.56 |
| 10 | 3-1 | 4.41% | 22.65 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
8.51%
11.75
|
4.64%
21.56
|
1.69%
59.34
|
0.46%
217.77
|
0.1%
999.0
|
| 1 |
11.4%
8.77
|
12.43%
8.05
|
6.77%
14.77
|
2.46%
40.64
|
0.67%
149.14
|
0.15%
683.99
|
| 2 |
8.32%
12.02
|
9.07%
11.02
|
4.94%
20.23
|
1.8%
55.67
|
0.49%
204.29
|
0.11%
937.21
|
| 3 |
4.05%
24.69
|
4.41%
22.65
|
2.41%
41.56
|
0.87%
114.4
|
0.24%
419.82
|
0.05%
1926.78
|
| 4 |
1.48%
67.65
|
1.61%
62.06
|
0.88%
113.87
|
0.32%
313.38
|
0.09%
1150.75
|
0.02%
5263.16
|
| 5 |
0.43%
231.64
|
0.47%
212.54
|
0.26%
390.02
|
0.09%
1072.96
|
0.03%
3937.01
|
0.01%
18181.82
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.48%
·
公平:
206.7
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 66.38% | 33.62% |
| 1.5 | 29.73% | 70.27% |
| 2.5 | 9.76% | 90.24% |
| 3.5 | 2.5% | 97.5% |
| 4.5 | 0.52% | 99.48% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大 2.5 46.89%
小 2.5 53.11%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.15%
平
27.67%
客 胜
27.17%
大小球 2.5
大 2.5
46.89%
小 2.5
53.11%
双方进球
是
50.96%
否
49.04%
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 | 8.68% 11.52 | 13.71% 7.29 | 77.6% 1.29 |
| -1.5 | 22.4% 4.47 | — | 77.6% 1.29 |
| -1.0 | 22.4% 4.47 | 23.22% 4.31 | 54.38% 1.84 |
| -0.5 | 45.62% 2.19 | — | 54.38% 1.84 |
| 0 (平手) | 45.62% 2.19 | 26.14% 3.82 | 28.24% 3.54 |
| +0.5 | 71.76% 1.39 | — | 28.24% 3.54 |
| +1.0 | 71.76% 1.39 | 17.34% 5.77 | 10.9% 9.17 |
| +1.5 | 89.1% 1.12 | — | 10.9% 9.17 |
| +2.0 | 89.1% 1.12 | 7.64% 13.08 | 3.26% 30.72 |
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。
