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
40.1%
公平赔率
2.49
平
26.68%
公平赔率
3.75
客 胜
33.22%
公平赔率
3.01
最可能比分
1 - 1
概率 11.86%
公平赔率 8.43
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 | 2.49 | — | |
| 平 | 3.75 | — | |
| 客 胜 | 3.01 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.86% | 8.43 |
| 2 | 1-0 | 8.85% | 11.3 |
| 3 | 2-1 | 8.72% | 11.47 |
| 4 | 0-1 | 8.07% | 12.4 |
| 5 | 1-2 | 7.95% | 12.59 |
| 6 | 2-0 | 6.5% | 15.37 |
| 7 | 0-0 | 6.02% | 16.61 |
| 8 | 2-2 | 5.84% | 17.12 |
| 9 | 0-2 | 5.41% | 18.5 |
| 10 | 3-1 | 4.27% | 23.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.02%
16.61
|
8.07%
12.4
|
5.41%
18.5
|
2.41%
41.42
|
0.81%
123.64
|
0.22%
461.25
|
| 1 |
8.85%
11.3
|
11.86%
8.43
|
7.95%
12.59
|
3.55%
28.18
|
1.19%
84.11
|
0.32%
313.87
|
| 2 |
6.5%
15.37
|
8.72%
11.47
|
5.84%
17.12
|
2.61%
38.33
|
0.87%
114.43
|
0.23%
426.99
|
| 3 |
3.19%
31.37
|
4.27%
23.41
|
2.86%
34.95
|
1.28%
78.24
|
0.43%
233.54
|
0.11%
871.08
|
| 4 |
1.17%
85.37
|
1.57%
63.71
|
1.05%
95.09
|
0.47%
212.9
|
0.16%
635.32
|
0.04%
2369.67
|
| 5 |
0.34%
290.36
|
0.46%
216.68
|
0.31%
323.42
|
0.14%
724.11
|
0.05%
2159.83
|
0.01%
8064.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.66%
·
公平:
151.06
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.01% | 22.99% |
| 1.5 | 43.21% | 56.79% |
| 2.5 | 18.37% | 81.63% |
| 3.5 | 6.19% | 93.81% |
| 4.5 | 1.72% | 98.28% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.02% | 16.61 |
| 1 | 16.92% | 5.91 |
| 2 | 23.77% | 4.21 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 15.64% | 6.39 |
| 5+ | 15.39% | 6.50 |
|
大 2.5 53.29%
小 2.5 46.71%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
40.10%
平
26.68%
客 胜
33.22%
大小球 2.5
大 2.5
53.29%
小 2.5
46.71%
双方进球
是
56.84%
否
43.16%
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 | 7.43% 13.46 | 11.98% 8.35 | 80.59% 1.24 |
| -1.5 | 19.41% 5.15 | — | 80.59% 1.24 |
| -1.0 | 19.41% 5.15 | 20.95% 4.77 | 59.64% 1.68 |
| -0.5 | 40.36% 2.48 | — | 59.64% 1.68 |
| 0 (平手) | 40.36% 2.48 | 25.17% 3.97 | 34.47% 2.9 |
| +0.5 | 65.53% 1.53 | — | 34.47% 2.9 |
| +1.0 | 65.53% 1.53 | 19.09% 5.24 | 15.38% 6.5 |
| +1.5 | 84.62% 1.18 | — | 15.38% 6.5 |
| +2.0 | 84.62% 1.18 | 9.95% 10.05 | 5.43% 18.43 |
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。
