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
50.06%
公平赔率
2.0
平
23.34%
公平赔率
4.28
客 胜
26.6%
公平赔率
3.76
最可能比分
1 - 1
概率 9.53%
公平赔率 10.49
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 | 2.0 | — | |
| 平 | 4.28 | — | |
| 客 胜 | 3.76 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.53% | 10.49 |
| 2 | 2-1 | 9.34% | 10.71 |
| 3 | 1-0 | 6.81% | 14.69 |
| 4 | 1-2 | 6.67% | 14.99 |
| 5 | 2-0 | 6.67% | 14.99 |
| 6 | 2-2 | 6.54% | 15.29 |
| 7 | 3-1 | 6.1% | 16.39 |
| 8 | 0-1 | 4.86% | 20.56 |
| 9 | 3-0 | 4.36% | 22.94 |
| 10 | 3-2 | 4.27% | 23.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.47%
28.79
|
4.86%
20.56
|
3.4%
29.38
|
1.59%
62.95
|
0.56%
179.86
|
0.16%
642.26
|
| 1 |
6.81%
14.69
|
9.53%
10.49
|
6.67%
14.99
|
3.11%
32.12
|
1.09%
91.76
|
0.31%
327.76
|
| 2 |
6.67%
14.99
|
9.34%
10.71
|
6.54%
15.29
|
3.05%
32.77
|
1.07%
93.63
|
0.3%
334.45
|
| 3 |
4.36%
22.94
|
6.1%
16.39
|
4.27%
23.41
|
1.99%
50.16
|
0.7%
143.33
|
0.2%
511.77
|
| 4 |
2.14%
46.82
|
2.99%
33.44
|
2.09%
47.77
|
0.98%
102.38
|
0.34%
292.48
|
0.1%
1044.93
|
| 5 |
0.84%
119.43
|
1.17%
85.31
|
0.82%
121.88
|
0.38%
261.16
|
0.13%
746.27
|
0.04%
2666.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.83%
·
公平:
54.62
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.91% | 14.09% |
| 1.5 | 58.31% | 41.69% |
| 2.5 | 31.25% | 68.75% |
| 3.5 | 13.57% | 86.43% |
| 4.5 | 4.91% | 95.09% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.34% | 24.66% |
| 1.5 | 40.82% | 59.18% |
| 2.5 | 16.65% | 83.35% |
| 3.5 | 5.37% | 94.63% |
| 4.5 | 1.43% | 98.57% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.47% | 28.79 |
| 1 | 11.67% | 8.57 |
| 2 | 19.61% | 5.10 |
| 3 | 21.96% | 4.55 |
| 4 | 18.45% | 5.42 |
| 5+ | 24.84% | 4.03 |
|
大 2.5 65.25%
小 2.5 34.75%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
50.06%
平
23.34%
客 胜
26.60%
大小球 2.5
大 2.5
65.25%
小 2.5
34.75%
双方进球
是
64.73%
否
35.27%
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 | 13.77% 7.26 | 15.3% 6.54 | 70.93% 1.41 |
| -1.5 | 29.06% 3.44 | — | 70.93% 1.41 |
| -1.0 | 29.06% 3.44 | 21.54% 4.64 | 49.39% 2.02 |
| -0.5 | 50.61% 1.98 | — | 49.39% 2.02 |
| 0 (平手) | 50.61% 1.98 | 21.92% 4.56 | 27.47% 3.64 |
| +0.5 | 72.53% 1.38 | — | 27.47% 3.64 |
| +1.0 | 72.53% 1.38 | 15.39% 6.5 | 12.08% 8.28 |
| +1.5 | 87.92% 1.14 | — | 12.08% 8.28 |
| +2.0 | 87.92% 1.14 | 7.81% 12.81 | 4.28% 23.38 |
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。
