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
48.56%
公平赔率
2.06
平
25.32%
公平赔率
3.95
客 胜
26.13%
公平赔率
3.83
最可能比分
1 - 1
概率 11.16%
公平赔率 8.96
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 | 2.06 | — | |
| 平 | 3.95 | — | |
| 客 胜 | 3.83 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.16% | 8.96 |
| 2 | 2-1 | 9.54% | 10.48 |
| 3 | 1-0 | 9.22% | 10.84 |
| 4 | 2-0 | 7.89% | 12.68 |
| 5 | 1-2 | 6.75% | 14.81 |
| 6 | 0-1 | 6.53% | 15.32 |
| 7 | 2-2 | 5.77% | 17.32 |
| 8 | 3-1 | 5.44% | 18.39 |
| 9 | 0-0 | 5.39% | 18.54 |
| 10 | 3-0 | 4.49% | 22.25 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.39%
18.54
|
6.53%
15.32
|
3.95%
25.33
|
1.59%
62.79
|
0.48%
207.6
|
0.12%
857.63
|
| 1 |
9.22%
10.84
|
11.16%
8.96
|
6.75%
14.81
|
2.72%
36.72
|
0.82%
121.4
|
0.2%
501.76
|
| 2 |
7.89%
12.68
|
9.54%
10.48
|
5.77%
17.32
|
2.33%
42.95
|
0.7%
141.98
|
0.17%
586.85
|
| 3 |
4.49%
22.25
|
5.44%
18.39
|
3.29%
30.39
|
1.33%
75.35
|
0.4%
249.13
|
0.1%
1028.81
|
| 4 |
1.92%
52.04
|
2.33%
43.01
|
1.41%
71.09
|
0.57%
176.27
|
0.17%
582.75
|
0.04%
2409.64
|
| 5 |
0.66%
152.18
|
0.8%
125.77
|
0.48%
207.86
|
0.19%
515.46
|
0.06%
1703.58
|
0.01%
7042.25
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.98%
·
公平:
102.38
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.18% | 29.82% |
| 1.5 | 34.1% | 65.9% |
| 2.5 | 12.27% | 87.73% |
| 3.5 | 3.46% | 96.54% |
| 4.5 | 0.8% | 99.2% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.39% | 18.54 |
| 1 | 15.75% | 6.35 |
| 2 | 22.99% | 4.35 |
| 3 | 22.38% | 4.47 |
| 4 | 16.34% | 6.12 |
| 5+ | 17.15% | 5.83 |
|
大 2.5 55.86%
小 2.5 44.14%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
48.56%
平
25.32%
客 胜
26.13%
大小球 2.5
大 2.5
55.86%
小 2.5
44.14%
双方进球
是
57.49%
否
42.51%
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 | 11.47% 8.72 | 14.94% 6.69 | 73.58% 1.36 |
| -1.5 | 26.42% 3.79 | — | 73.58% 1.36 |
| -1.0 | 26.42% 3.79 | 22.68% 4.41 | 50.9% 1.96 |
| -0.5 | 49.1% 2.04 | — | 50.9% 1.96 |
| 0 (平手) | 49.1% 2.04 | 23.84% 4.19 | 27.06% 3.7 |
| +0.5 | 72.94% 1.37 | — | 27.06% 3.7 |
| +1.0 | 72.94% 1.37 | 16.05% 6.23 | 11.01% 9.08 |
| +1.5 | 88.99% 1.12 | — | 11.01% 9.08 |
| +2.0 | 88.99% 1.12 | 7.48% 13.37 | 3.53% 28.35 |
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。
