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
37.0%
公平赔率
2.7
平
26.0%
公平赔率
3.85
客 胜
37.0%
公平赔率
2.7
最可能比分
1 - 1
概率 11.13%
公平赔率 8.99
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 | 2.7 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 2.7 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.13% | 8.99 |
| 2 | 1-2 | 8.4% | 11.9 |
| 3 | 2-1 | 8.4% | 11.9 |
| 4 | 0-1 | 7.37% | 13.57 |
| 5 | 1-0 | 7.37% | 13.57 |
| 6 | 2-2 | 6.34% | 15.77 |
| 7 | 0-2 | 5.56% | 17.97 |
| 8 | 2-0 | 5.56% | 17.97 |
| 9 | 0-0 | 4.88% | 20.49 |
| 10 | 1-3 | 4.23% | 23.65 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.88%
20.49
|
7.37%
13.57
|
5.56%
17.97
|
2.8%
35.71
|
1.06%
94.6
|
0.32%
313.19
|
| 1 |
7.37%
13.57
|
11.13%
8.99
|
8.4%
11.9
|
4.23%
23.65
|
1.6%
62.64
|
0.48%
207.43
|
| 2 |
5.56%
17.97
|
8.4%
11.9
|
6.34%
15.77
|
3.19%
31.32
|
1.21%
82.97
|
0.36%
274.73
|
| 3 |
2.8%
35.71
|
4.23%
23.65
|
3.19%
31.32
|
1.61%
62.23
|
0.61%
164.85
|
0.18%
545.85
|
| 4 |
1.06%
94.6
|
1.6%
62.64
|
1.21%
82.97
|
0.61%
164.85
|
0.23%
436.68
|
0.07%
1445.09
|
| 5 |
0.32%
313.19
|
0.48%
207.43
|
0.36%
274.73
|
0.18%
545.85
|
0.07%
1445.09
|
0.02%
4784.69
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.92%
·
公平:
109.02
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.91% | 22.09% |
| 1.5 | 44.55% | 55.45% |
| 2.5 | 19.37% | 80.63% |
| 3.5 | 6.69% | 93.31% |
| 4.5 | 1.9% | 98.09% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.88% | 20.49 |
| 1 | 14.74% | 6.79 |
| 2 | 22.25% | 4.49 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.91% | 5.91 |
| 5+ | 18.81% | 5.32 |
|
大 2.5 58.13%
小 2.5 41.87%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.00%
平
26.00%
客 胜
37.00%
大小球 2.5
大 2.5
58.13%
小 2.5
41.87%
双方进球
是
60.7%
否
39.3%
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 | 7.05% 14.18 | 11.2% 8.93 | 81.75% 1.22 |
| -1.5 | 18.25% 5.48 | — | 81.75% 1.22 |
| -1.0 | 18.25% 5.48 | 19.64% 5.09 | 62.1% 1.61 |
| -0.5 | 37.9% 2.64 | — | 62.1% 1.61 |
| 0 (平手) | 37.9% 2.64 | 24.21% 4.13 | 37.9% 2.64 |
| +0.5 | 62.1% 1.61 | — | 37.9% 2.64 |
| +1.0 | 62.1% 1.61 | 19.64% 5.09 | 18.25% 5.48 |
| +1.5 | 81.75% 1.22 | — | 18.25% 5.48 |
| +2.0 | 81.75% 1.22 | 11.2% 8.93 | 7.05% 14.18 |
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。
