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
29.7%
公平赔率
3.37
平
27.66%
公平赔率
3.62
客 胜
42.65%
公平赔率
2.34
最可能比分
1 - 1
概率 12.43%
公平赔率 8.05
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 | 3.37 | — | |
| 平 | 3.62 | — | |
| 客 胜 | 2.34 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.43% | 8.05 |
| 2 | 0-1 | 10.62% | 9.42 |
| 3 | 1-2 | 8.89% | 11.25 |
| 4 | 1-0 | 8.69% | 11.51 |
| 5 | 0-2 | 7.59% | 13.17 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-1 | 7.27% | 13.76 |
| 8 | 2-2 | 5.2% | 19.24 |
| 9 | 2-0 | 5.08% | 19.67 |
| 10 | 1-3 | 4.24% | 23.61 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
10.62%
9.42
|
7.59%
13.17
|
3.62%
27.63
|
1.29%
77.27
|
0.37%
270.2
|
| 1 |
8.69%
11.51
|
12.43%
8.05
|
8.89%
11.25
|
4.24%
23.61
|
1.51%
66.05
|
0.43%
230.95
|
| 2 |
5.08%
19.67
|
7.27%
13.76
|
5.2%
19.24
|
2.48%
40.36
|
0.89%
112.91
|
0.25%
394.79
|
| 3 |
1.98%
50.44
|
2.84%
35.27
|
2.03%
49.33
|
0.97%
103.49
|
0.35%
289.52
|
0.1%
1012.15
|
| 4 |
0.58%
172.44
|
0.83%
120.58
|
0.59%
168.66
|
0.28%
353.86
|
0.1%
990.1
|
0.03%
3460.21
|
| 5 |
0.14%
736.92
|
0.19%
515.2
|
0.14%
720.98
|
0.07%
1512.86
|
0.02%
4237.29
|
0.01%
14705.88
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.49%
·
公平:
205.55
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
29.70%
平
27.66%
客 胜
42.65%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.46%
否
47.54%
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 | 3.99% 25.09 | 8.58% 11.65 | 87.43% 1.14 |
| -1.5 | 12.57% 7.96 | — | 87.43% 1.14 |
| -1.0 | 12.57% 7.96 | 18.29% 5.47 | 69.14% 1.45 |
| -0.5 | 30.86% 3.24 | — | 69.14% 1.45 |
| 0 (平手) | 30.86% 3.24 | 26.13% 3.83 | 43.01% 2.33 |
| +0.5 | 56.99% 1.75 | — | 43.01% 2.33 |
| +1.0 | 56.99% 1.75 | 22.36% 4.47 | 20.65% 4.84 |
| +1.5 | 79.35% 1.26 | — | 20.65% 4.84 |
| +2.0 | 79.35% 1.26 | 12.82% 7.8 | 7.83% 12.77 |
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。
