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
39.91%
公平赔率
2.51
平
25.57%
公平赔率
3.91
客 胜
34.52%
公平赔率
2.9
最可能比分
1 - 1
概率 11.04%
公平赔率 9.06
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 | 2.51 | — | |
| 平 | 3.91 | — | |
| 客 胜 | 2.9 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.04% | 9.06 |
| 2 | 2-1 | 8.67% | 11.54 |
| 3 | 1-2 | 8.11% | 12.32 |
| 4 | 1-0 | 7.51% | 13.32 |
| 5 | 0-1 | 7.03% | 14.22 |
| 6 | 2-2 | 6.37% | 15.7 |
| 7 | 2-0 | 5.9% | 16.96 |
| 8 | 0-2 | 5.17% | 19.35 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 3-1 | 4.54% | 22.05 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
7.03%
14.22
|
5.17%
19.35
|
2.53%
39.49
|
0.93%
107.45
|
0.27%
365.5
|
| 1 |
7.51%
13.32
|
11.04%
9.06
|
8.11%
12.32
|
3.98%
25.15
|
1.46%
68.44
|
0.43%
232.77
|
| 2 |
5.9%
16.96
|
8.67%
11.54
|
6.37%
15.7
|
3.12%
32.04
|
1.15%
87.18
|
0.34%
296.56
|
| 3 |
3.09%
32.41
|
4.54%
22.05
|
3.33%
30.0
|
1.63%
61.22
|
0.6%
166.58
|
0.18%
566.57
|
| 4 |
1.21%
82.58
|
1.78%
56.18
|
1.31%
76.43
|
0.64%
155.98
|
0.24%
424.45
|
0.07%
1443.0
|
| 5 |
0.38%
263.02
|
0.56%
178.89
|
0.41%
243.43
|
0.2%
496.77
|
0.07%
1351.35
|
0.02%
4587.16
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.96%
·
公平:
104.71
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
客队
| 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% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.91%
平
25.57%
客 胜
34.52%
大小球 2.5
大 2.5
58.57%
小 2.5
41.43%
双方进球
是
60.99%
否
39.01%
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 | 7.95% 12.58 | 11.96% 8.36 | 80.09% 1.25 |
| -1.5 | 19.91% 5.02 | — | 80.09% 1.25 |
| -1.0 | 19.91% 5.02 | 20.23% 4.94 | 59.86% 1.67 |
| -0.5 | 40.14% 2.49 | — | 59.86% 1.67 |
| 0 (平手) | 40.14% 2.49 | 24.09% 4.15 | 35.77% 2.8 |
| +0.5 | 64.23% 1.56 | — | 35.77% 2.8 |
| +1.0 | 64.23% 1.56 | 18.94% 5.28 | 16.83% 5.94 |
| +1.5 | 83.17% 1.2 | — | 16.83% 5.94 |
| +2.0 | 83.17% 1.2 | 10.49% 9.54 | 6.34% 15.76 |
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。
