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
50.19%
公平赔率
1.99
平
24.42%
公平赔率
4.1
客 胜
25.39%
公平赔率
3.94
最可能比分
1 - 1
概率 10.56%
公平赔率 9.47
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 | 1.99 | — | |
| 平 | 4.1 | — | |
| 客 胜 | 3.94 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.56% | 9.47 |
| 2 | 2-1 | 9.61% | 10.41 |
| 3 | 1-0 | 8.45% | 11.84 |
| 4 | 2-0 | 7.69% | 13.01 |
| 5 | 1-2 | 6.6% | 15.15 |
| 6 | 2-2 | 6.01% | 16.65 |
| 7 | 3-1 | 5.83% | 17.15 |
| 8 | 0-1 | 5.8% | 17.23 |
| 9 | 3-0 | 4.66% | 21.44 |
| 10 | 0-0 | 4.64% | 21.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.64%
21.54
|
5.8%
17.23
|
3.63%
27.57
|
1.51%
66.18
|
0.47%
211.77
|
0.12%
846.74
|
| 1 |
8.45%
11.84
|
10.56%
9.47
|
6.6%
15.15
|
2.75%
36.36
|
0.86%
116.36
|
0.21%
465.33
|
| 2 |
7.69%
13.01
|
9.61%
10.41
|
6.01%
16.65
|
2.5%
39.96
|
0.78%
127.86
|
0.2%
511.51
|
| 3 |
4.66%
21.44
|
5.83%
17.15
|
3.64%
27.44
|
1.52%
65.86
|
0.47%
210.75
|
0.12%
843.17
|
| 4 |
2.12%
47.12
|
2.65%
37.7
|
1.66%
60.31
|
0.69%
144.76
|
0.22%
463.18
|
0.05%
1851.85
|
| 5 |
0.77%
129.45
|
0.97%
103.56
|
0.6%
165.7
|
0.25%
397.61
|
0.08%
1272.26
|
0.02%
5102.04
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.27%
·
公平:
78.6
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.8% | 16.2% |
| 1.5 | 54.31% | 45.69% |
| 2.5 | 27.47% | 72.53% |
| 3.5 | 11.19% | 88.81% |
| 4.5 | 3.79% | 96.21% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.64% | 21.54 |
| 1 | 14.25% | 7.02 |
| 2 | 21.88% | 4.57 |
| 3 | 22.39% | 4.47 |
| 4 | 17.18% | 5.82 |
| 5+ | 19.66% | 5.09 |
|
大 2.5 59.23%
小 2.5 40.77%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.19%
平
24.42%
客 胜
25.39%
大小球 2.5
大 2.5
59.23%
小 2.5
40.77%
双方进球
是
59.79%
否
40.21%
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 | 12.84% 7.79 | 15.45% 6.47 | 71.71% 1.39 |
| -1.5 | 28.29% 3.53 | — | 71.71% 1.39 |
| -1.0 | 28.29% 3.53 | 22.48% 4.45 | 49.23% 2.03 |
| -0.5 | 50.77% 1.97 | — | 49.23% 2.03 |
| 0 (平手) | 50.77% 1.97 | 22.96% 4.35 | 26.27% 3.81 |
| +0.5 | 73.73% 1.36 | — | 26.27% 3.81 |
| +1.0 | 73.73% 1.36 | 15.44% 6.48 | 10.83% 9.24 |
| +1.5 | 89.17% 1.12 | — | 10.83% 9.24 |
| +2.0 | 89.17% 1.12 | 7.29% 13.72 | 3.54% 28.27 |
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。
