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
34.56%
公平赔率
2.89
平
28.23%
公平赔率
3.54
客 胜
37.21%
公平赔率
2.69
最可能比分
1 - 1
概率 12.69%
公平赔率 7.88
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 | 2.89 | — | |
| 平 | 3.54 | — | |
| 客 胜 | 2.69 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 0-1 | 10.07% | 9.93 |
| 3 | 1-0 | 9.84% | 10.16 |
| 4 | 1-2 | 8.19% | 12.22 |
| 5 | 2-1 | 8.0% | 12.51 |
| 6 | 0-0 | 7.81% | 12.81 |
| 7 | 0-2 | 6.5% | 15.39 |
| 8 | 2-0 | 6.2% | 16.13 |
| 9 | 2-2 | 5.16% | 19.39 |
| 10 | 1-3 | 3.52% | 28.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.81%
12.81
|
10.07%
9.93
|
6.5%
15.39
|
2.79%
35.8
|
0.9%
111.0
|
0.23%
430.29
|
| 1 |
9.84%
10.16
|
12.69%
7.88
|
8.19%
12.22
|
3.52%
28.41
|
1.14%
88.09
|
0.29%
341.41
|
| 2 |
6.2%
16.13
|
8.0%
12.51
|
5.16%
19.39
|
2.22%
45.09
|
0.72%
139.82
|
0.18%
542.01
|
| 3 |
2.6%
38.41
|
3.36%
29.78
|
2.17%
46.17
|
0.93%
107.37
|
0.3%
332.89
|
0.08%
1290.32
|
| 4 |
0.82%
121.95
|
1.06%
94.54
|
0.68%
146.56
|
0.29%
340.83
|
0.09%
1057.08
|
0.02%
4098.36
|
| 5 |
0.21%
484.03
|
0.27%
375.09
|
0.17%
581.73
|
0.07%
1353.18
|
0.02%
4201.68
|
0.01%
16129.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.41%
·
公平:
246.55
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.47% | 27.53% |
| 1.5 | 36.96% | 63.04% |
| 2.5 | 14.06% | 85.94% |
| 3.5 | 4.21% | 95.79% |
| 4.5 | 1.03% | 98.97% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.81% | 12.81 |
| 1 | 19.91% | 5.02 |
| 2 | 25.39% | 3.94 |
| 3 | 21.58% | 4.63 |
| 4 | 13.76% | 7.27 |
| 5+ | 11.56% | 8.65 |
|
大 2.5 46.89%
小 2.5 53.11%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
34.56%
平
28.23%
客 胜
37.21%
大小球 2.5
大 2.5
46.89%
小 2.5
53.11%
双方进球
是
51.92%
否
48.08%
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 | 5.31% 18.83 | 10.32% 9.69 | 84.37% 1.19 |
| -1.5 | 15.63% 6.4 | — | 84.37% 1.19 |
| -1.0 | 15.63% 6.4 | 20.32% 4.92 | 64.05% 1.56 |
| -0.5 | 35.95% 2.78 | — | 64.05% 1.56 |
| 0 (平手) | 35.95% 2.78 | 26.69% 3.75 | 37.36% 2.68 |
| +0.5 | 62.64% 1.6 | — | 37.36% 2.68 |
| +1.0 | 62.64% 1.6 | 20.8% 4.81 | 16.56% 6.04 |
| +1.5 | 83.44% 1.2 | — | 16.56% 6.04 |
| +2.0 | 83.44% 1.2 | 10.81% 9.25 | 5.75% 17.4 |
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。
