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
44.33%
公平赔率
2.26
平
24.19%
公平赔率
4.13
客 胜
31.47%
公平赔率
3.18
最可能比分
1 - 1
概率 9.93%
公平赔率 10.08
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 | 2.26 | — | |
| 平 | 4.13 | — | |
| 客 胜 | 3.18 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.93% | 10.08 |
| 2 | 2-1 | 8.93% | 11.19 |
| 3 | 1-2 | 7.49% | 13.34 |
| 4 | 2-2 | 6.74% | 14.83 |
| 5 | 1-0 | 6.57% | 15.21 |
| 6 | 2-0 | 5.92% | 16.9 |
| 7 | 0-1 | 5.51% | 18.14 |
| 8 | 3-1 | 5.36% | 18.66 |
| 9 | 0-2 | 4.16% | 24.02 |
| 10 | 3-2 | 4.05% | 24.71 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.51%
18.14
|
4.16%
24.02
|
2.1%
47.72
|
0.79%
126.42
|
0.24%
418.59
|
| 1 |
6.57%
15.21
|
9.93%
10.08
|
7.49%
13.34
|
3.77%
26.51
|
1.42%
70.23
|
0.43%
232.56
|
| 2 |
5.92%
16.9
|
8.93%
11.19
|
6.74%
14.83
|
3.39%
29.46
|
1.28%
78.04
|
0.39%
258.4
|
| 3 |
3.55%
28.17
|
5.36%
18.66
|
4.05%
24.71
|
2.04%
49.1
|
0.77%
130.06
|
0.23%
430.66
|
| 4 |
1.6%
62.61
|
2.41%
41.46
|
1.82%
54.92
|
0.92%
109.11
|
0.35%
289.02
|
0.1%
956.94
|
| 5 |
0.57%
173.91
|
0.87%
115.17
|
0.66%
152.56
|
0.33%
303.12
|
0.12%
802.57
|
0.04%
2659.57
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.49%
·
公平:
66.99
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 83.47% | 16.53% |
| 1.5 | 53.72% | 46.28% |
| 2.5 | 26.94% | 73.06% |
| 3.5 | 10.87% | 89.13% |
| 4.5 | 3.64% | 96.36% |
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 | 3.65% | 27.39 |
| 1 | 12.09% | 8.27 |
| 2 | 20.00% | 5.00 |
| 3 | 22.07% | 4.53 |
| 4 | 18.26% | 5.48 |
| 5+ | 23.92% | 4.18 |
|
大 2.5 64.26%
小 2.5 35.74%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
44.33%
平
24.19%
客 胜
31.47%
大小球 2.5
大 2.5
64.26%
小 2.5
35.74%
双方进球
是
65.03%
否
34.97%
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 | 10.64% 9.4 | 13.47% 7.43 | 75.89% 1.32 |
| -1.5 | 24.1% 4.15 | — | 75.89% 1.32 |
| -1.0 | 24.1% 4.15 | 20.61% 4.85 | 55.29% 1.81 |
| -0.5 | 44.71% 2.24 | — | 55.29% 1.81 |
| 0 (平手) | 44.71% 2.24 | 22.74% 4.4 | 32.55% 3.07 |
| +0.5 | 67.45% 1.48 | — | 32.55% 3.07 |
| +1.0 | 67.45% 1.48 | 17.29% 5.79 | 15.26% 6.55 |
| +1.5 | 84.74% 1.18 | — | 15.26% 6.55 |
| +2.0 | 84.74% 1.18 | 9.48% 10.55 | 5.78% 17.29 |
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。
