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
42.75%
公平赔率
2.34
平
28.06%
公平赔率
3.56
客 胜
29.2%
公平赔率
3.42
最可能比分
1 - 1
概率 12.6%
公平赔率 7.94
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 | 2.34 | — | |
| 平 | 3.56 | — | |
| 客 胜 | 3.42 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.6% | 7.94 |
| 2 | 1-0 | 11.15% | 8.97 |
| 3 | 0-1 | 9.0% | 11.11 |
| 4 | 2-1 | 8.82% | 11.34 |
| 5 | 0-0 | 7.97% | 12.55 |
| 6 | 2-0 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 1-2 | 7.12% | 14.04 |
| 8 | 0-2 | 5.09% | 19.66 |
| 9 | 2-2 | 4.98% | 20.06 |
| 10 | 3-1 | 4.12% | 24.29 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.97%
12.55
|
9.0%
11.11
|
5.09%
19.66
|
1.92%
52.2
|
0.54%
184.77
|
0.12%
817.66
|
| 1 |
11.15%
8.97
|
12.6%
7.94
|
7.12%
14.04
|
2.68%
37.29
|
0.76%
132.0
|
0.17%
584.11
|
| 2 |
7.81%
12.81
|
8.82%
11.34
|
4.98%
20.06
|
1.88%
53.27
|
0.53%
188.54
|
0.12%
834.03
|
| 3 |
3.64%
27.45
|
4.12%
24.29
|
2.33%
42.99
|
0.88%
114.14
|
0.25%
404.04
|
0.06%
1788.91
|
| 4 |
1.28%
78.43
|
1.44%
69.41
|
0.81%
122.84
|
0.31%
326.16
|
0.09%
1154.73
|
0.02%
5102.04
|
| 5 |
0.36%
280.11
|
0.4%
247.89
|
0.23%
438.79
|
0.09%
1164.14
|
0.02%
4115.23
|
0.01%
18181.82
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.43%
·
公平:
232.29
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.7% | 32.3% |
| 1.5 | 31.19% | 68.81% |
| 2.5 | 10.57% | 89.43% |
| 3.5 | 2.8% | 97.2% |
| 4.5 | 0.61% | 99.39% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.97% | 12.55 |
| 1 | 20.15% | 4.96 |
| 2 | 25.49% | 3.92 |
| 3 | 21.50% | 4.65 |
| 4 | 13.60% | 7.35 |
| 5+ | 11.29% | 8.86 |
|
大 2.5 46.39%
小 2.5 53.61%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.75%
平
28.06%
客 胜
29.20%
大小球 2.5
大 2.5
46.39%
小 2.5
53.61%
双方进球
是
51.0%
否
49.0%
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 | 7.66% 13.05 | 12.83% 7.79 | 79.51% 1.26 |
| -1.5 | 20.49% 4.88 | — | 79.51% 1.26 |
| -1.0 | 20.49% 4.88 | 22.63% 4.42 | 56.88% 1.76 |
| -0.5 | 43.12% 2.32 | — | 56.88% 1.76 |
| 0 (平手) | 43.12% 2.32 | 26.52% 3.77 | 30.36% 3.29 |
| +0.5 | 69.64% 1.44 | — | 30.36% 3.29 |
| +1.0 | 69.64% 1.44 | 18.27% 5.47 | 12.09% 8.27 |
| +1.5 | 87.91% 1.14 | — | 12.09% 8.27 |
| +2.0 | 87.91% 1.14 | 8.36% 11.96 | 3.73% 26.78 |
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。
