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
47.93%
公平赔率
2.09
平
26.47%
公平赔率
3.78
客 胜
25.6%
公平赔率
3.91
最可能比分
1 - 1
概率 11.86%
公平赔率 8.43
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 | 2.09 | — | |
| 平 | 3.78 | — | |
| 客 胜 | 3.91 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.86% | 8.43 |
| 2 | 1-0 | 10.69% | 9.36 |
| 3 | 2-1 | 9.43% | 10.6 |
| 4 | 2-0 | 8.5% | 11.77 |
| 5 | 0-1 | 7.46% | 13.41 |
| 6 | 0-0 | 6.72% | 14.88 |
| 7 | 1-2 | 6.58% | 15.19 |
| 8 | 2-2 | 5.23% | 19.11 |
| 9 | 3-1 | 5.0% | 20.01 |
| 10 | 3-0 | 4.5% | 22.21 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.72%
14.88
|
7.46%
13.41
|
4.14%
24.15
|
1.53%
65.28
|
0.43%
235.24
|
0.09%
1059.32
|
| 1 |
10.69%
9.36
|
11.86%
8.43
|
6.58%
15.19
|
2.44%
41.06
|
0.68%
147.95
|
0.15%
666.22
|
| 2 |
8.5%
11.77
|
9.43%
10.6
|
5.23%
19.11
|
1.94%
51.64
|
0.54%
186.12
|
0.12%
838.22
|
| 3 |
4.5%
22.21
|
5.0%
20.01
|
2.77%
36.05
|
1.03%
97.44
|
0.28%
351.12
|
0.06%
1582.28
|
| 4 |
1.79%
55.88
|
1.99%
50.34
|
1.1%
90.69
|
0.41%
245.16
|
0.11%
883.39
|
0.03%
3984.06
|
| 5 |
0.57%
175.72
|
0.63%
158.3
|
0.35%
285.23
|
0.13%
771.01
|
0.04%
2777.78
|
0.01%
12500.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.69%
·
公平:
145.52
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.72% | 14.88 |
| 1 | 18.15% | 5.51 |
| 2 | 24.50% | 4.08 |
| 3 | 22.05% | 4.54 |
| 4 | 14.88% | 6.72 |
| 5+ | 13.71% | 7.29 |
|
大 2.5 50.64%
小 2.5 49.36%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
47.93%
平
26.47%
客 胜
25.60%
大小球 2.5
大 2.5
50.64%
小 2.5
49.36%
双方进球
是
53.37%
否
46.63%
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 | 10.4% 9.61 | 14.74% 6.79 | 74.86% 1.34 |
| -1.5 | 25.14% 3.98 | — | 74.86% 1.34 |
| -1.0 | 25.14% 3.98 | 23.34% 4.29 | 51.53% 1.94 |
| -0.5 | 48.47% 2.06 | — | 51.53% 1.94 |
| 0 (平手) | 48.47% 2.06 | 24.96% 4.01 | 26.56% 3.76 |
| +0.5 | 73.44% 1.36 | — | 26.56% 3.76 |
| +1.0 | 73.44% 1.36 | 16.29% 6.14 | 10.27% 9.73 |
| +1.5 | 89.73% 1.11 | — | 10.27% 9.73 |
| +2.0 | 89.73% 1.11 | 7.18% 13.92 | 3.09% 32.35 |
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。
