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
39.35%
公平赔率
2.54
平
27.99%
公平赔率
3.57
客 胜
32.66%
公平赔率
3.06
最可能比分
1 - 1
概率 12.58%
公平赔率 7.95
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 | 2.54 | — | |
| 平 | 3.57 | — | |
| 客 胜 | 3.06 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.58% | 7.95 |
| 2 | 1-0 | 10.23% | 9.78 |
| 3 | 0-1 | 9.32% | 10.73 |
| 4 | 2-1 | 8.49% | 11.77 |
| 5 | 1-2 | 7.74% | 12.92 |
| 6 | 0-0 | 7.58% | 13.2 |
| 7 | 2-0 | 6.9% | 14.48 |
| 8 | 0-2 | 5.73% | 17.45 |
| 9 | 2-2 | 5.22% | 19.15 |
| 10 | 3-1 | 3.82% | 26.16 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.58%
13.2
|
9.32%
10.73
|
5.73%
17.45
|
2.35%
42.55
|
0.72%
138.37
|
0.18%
562.43
|
| 1 |
10.23%
9.78
|
12.58%
7.95
|
7.74%
12.92
|
3.17%
31.52
|
0.98%
102.5
|
0.24%
416.67
|
| 2 |
6.9%
14.48
|
8.49%
11.77
|
5.22%
19.15
|
2.14%
46.7
|
0.66%
151.86
|
0.16%
617.28
|
| 3 |
3.11%
32.18
|
3.82%
26.16
|
2.35%
42.55
|
0.96%
103.77
|
0.3%
337.5
|
0.07%
1371.74
|
| 4 |
1.05%
95.36
|
1.29%
77.53
|
0.79%
126.06
|
0.33%
307.5
|
0.1%
1000.0
|
0.02%
4065.04
|
| 5 |
0.28%
353.23
|
0.35%
287.11
|
0.21%
466.85
|
0.09%
1138.95
|
0.03%
3703.7
|
0.01%
15151.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.44%
·
公平:
228.52
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.58% | 13.20 |
| 1 | 19.55% | 5.12 |
| 2 | 25.22% | 3.97 |
| 3 | 21.69% | 4.61 |
| 4 | 13.99% | 7.15 |
| 5+ | 11.98% | 8.35 |
|
大 2.5 47.65%
小 2.5 52.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.35%
平
27.99%
客 胜
32.66%
大小球 2.5
大 2.5
47.65%
小 2.5
52.35%
双方进球
是
52.42%
否
47.58%
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 | 6.55% 15.26 | 11.61% 8.61 | 81.83% 1.22 |
| -1.5 | 18.17% 5.5 | — | 81.83% 1.22 |
| -1.0 | 18.17% 5.5 | 21.43% 4.67 | 60.41% 1.66 |
| -0.5 | 39.59% 2.53 | — | 60.41% 1.66 |
| 0 (平手) | 39.59% 2.53 | 26.45% 3.78 | 33.95% 2.95 |
| +0.5 | 66.05% 1.51 | — | 33.95% 2.95 |
| +1.0 | 66.05% 1.51 | 19.52% 5.12 | 14.43% 6.93 |
| +1.5 | 85.57% 1.17 | — | 14.43% 6.93 |
| +2.0 | 85.57% 1.17 | 9.64% 10.37 | 4.79% 20.87 |
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。
