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
42.75%
公平赔率
2.34
平
25.29%
公平赔率
3.95
客 胜
31.96%
公平赔率
3.13
最可能比分
1 - 1
概率 10.88%
公平赔率 9.19
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 | 2.34 | — | |
| 平 | 3.95 | — | |
| 客 胜 | 3.13 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.88% | 9.19 |
| 2 | 2-1 | 8.97% | 11.14 |
| 3 | 1-2 | 7.72% | 12.95 |
| 4 | 1-0 | 7.66% | 13.06 |
| 5 | 0-1 | 6.59% | 15.17 |
| 6 | 2-2 | 6.37% | 15.7 |
| 7 | 2-0 | 6.32% | 15.83 |
| 8 | 3-1 | 4.94% | 20.26 |
| 9 | 0-2 | 4.68% | 21.37 |
| 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
|
6.59%
15.17
|
4.68%
21.37
|
2.22%
45.14
|
0.79%
127.16
|
0.22%
447.83
|
| 1 |
7.66%
13.06
|
10.88%
9.19
|
7.72%
12.95
|
3.66%
27.36
|
1.3%
77.07
|
0.37%
271.37
|
| 2 |
6.32%
15.83
|
8.97%
11.14
|
6.37%
15.7
|
3.02%
33.16
|
1.07%
93.41
|
0.3%
328.95
|
| 3 |
3.48%
28.77
|
4.94%
20.26
|
3.5%
28.54
|
1.66%
60.29
|
0.59%
169.84
|
0.17%
598.09
|
| 4 |
1.43%
69.75
|
2.04%
49.12
|
1.45%
69.19
|
0.68%
146.16
|
0.24%
411.69
|
0.07%
1449.28
|
| 5 |
0.47%
211.37
|
0.67%
148.85
|
0.48%
209.64
|
0.23%
442.87
|
0.08%
1248.44
|
0.02%
4385.96
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.04%
·
公平:
96.4
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
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
42.75%
平
25.29%
客 胜
31.96%
大小球 2.5
大 2.5
59.23%
小 2.5
40.77%
双方进球
是
61.27%
否
38.73%
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 | 9.23% 10.83 | 12.95% 7.72 | 77.82% 1.29 |
| -1.5 | 22.18% 4.51 | — | 77.82% 1.29 |
| -1.0 | 22.18% 4.51 | 20.91% 4.78 | 56.91% 1.76 |
| -0.5 | 43.09% 2.32 | — | 56.91% 1.76 |
| 0 (平手) | 43.09% 2.32 | 23.82% 4.2 | 33.1% 3.02 |
| +0.5 | 66.9% 1.49 | — | 33.1% 3.02 |
| +1.0 | 66.9% 1.49 | 17.99% 5.56 | 15.1% 6.62 |
| +1.5 | 84.9% 1.18 | — | 15.1% 6.62 |
| +2.0 | 84.9% 1.18 | 9.59% 10.43 | 5.51% 18.14 |
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。
