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
51.71%
公平赔率
1.93
平
25.04%
公平赔率
3.99
客 胜
23.25%
公平赔率
4.3
最可能比分
1 - 1
概率 11.12%
公平赔率 8.99
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 | 3.99 | — | |
| 客 胜 | 4.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.12% | 8.99 |
| 2 | 1-0 | 10.02% | 9.98 |
| 3 | 2-1 | 9.73% | 10.27 |
| 4 | 2-0 | 8.77% | 11.4 |
| 5 | 0-1 | 6.36% | 15.73 |
| 6 | 1-2 | 6.17% | 16.2 |
| 7 | 0-0 | 5.73% | 17.46 |
| 8 | 3-1 | 5.68% | 17.61 |
| 9 | 2-2 | 5.4% | 18.51 |
| 10 | 3-0 | 5.12% | 19.55 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.73%
17.46
|
6.36%
15.73
|
3.53%
28.34
|
1.31%
76.6
|
0.36%
276.09
|
0.08%
1243.78
|
| 1 |
10.02%
9.98
|
11.12%
8.99
|
6.17%
16.2
|
2.28%
43.78
|
0.63%
157.75
|
0.14%
710.73
|
| 2 |
8.77%
11.4
|
9.73%
10.27
|
5.4%
18.51
|
2.0%
50.03
|
0.55%
180.28
|
0.12%
812.35
|
| 3 |
5.12%
19.55
|
5.68%
17.61
|
3.15%
31.73
|
1.17%
85.76
|
0.32%
309.02
|
0.07%
1392.76
|
| 4 |
2.24%
44.68
|
2.48%
40.25
|
1.38%
72.53
|
0.51%
196.04
|
0.14%
706.21
|
0.03%
3184.71
|
| 5 |
0.78%
127.67
|
0.87%
115.01
|
0.48%
207.21
|
0.18%
560.22
|
0.05%
2020.2
|
0.01%
9090.91
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.01%
·
公平:
98.66
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.62% | 17.38% |
| 1.5 | 52.21% | 47.79% |
| 2.5 | 25.6% | 74.4% |
| 3.5 | 10.08% | 89.92% |
| 4.5 | 3.29% | 96.71% |
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 | 5.73% | 17.46 |
| 1 | 16.38% | 6.11 |
| 2 | 23.42% | 4.27 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 15.97% | 6.26 |
| 5+ | 16.18% | 6.18 |
|
大 2.5 54.47%
小 2.5 45.53%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.71%
平
25.04%
客 胜
23.25%
大小球 2.5
大 2.5
54.47%
小 2.5
45.53%
双方进球
是
55.39%
否
44.61%
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 | 12.87% 7.77 | 16.02% 6.24 | 71.11% 1.41 |
| -1.5 | 28.89% 3.46 | — | 71.11% 1.41 |
| -1.0 | 28.89% 3.46 | 23.47% 4.26 | 47.64% 2.1 |
| -0.5 | 52.36% 1.91 | — | 47.64% 2.1 |
| 0 (平手) | 52.36% 1.91 | 23.57% 4.24 | 24.07% 4.15 |
| +0.5 | 75.93% 1.32 | — | 24.07% 4.15 |
| +1.0 | 75.93% 1.32 | 14.89% 6.72 | 9.18% 10.89 |
| +1.5 | 90.82% 1.1 | — | 9.18% 10.89 |
| +2.0 | 90.82% 1.1 | 6.45% 15.52 | 2.74% 36.52 |
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。
