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
39.86%
公平赔率
2.51
平
25.17%
公平赔率
3.97
客 胜
34.97%
公平赔率
2.86
最可能比分
1 - 1
概率 10.7%
公平赔率 9.35
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 | 3.97 | — | |
| 客 胜 | 2.86 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.7% | 9.35 |
| 2 | 2-1 | 8.61% | 11.61 |
| 3 | 1-2 | 8.13% | 12.3 |
| 4 | 1-0 | 7.04% | 14.21 |
| 5 | 0-1 | 6.65% | 15.05 |
| 6 | 2-2 | 6.55% | 15.28 |
| 7 | 2-0 | 5.67% | 17.65 |
| 8 | 0-2 | 5.05% | 19.8 |
| 9 | 3-1 | 4.62% | 21.64 |
| 10 | 0-0 | 4.37% | 22.87 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.37%
22.87
|
6.65%
15.05
|
5.05%
19.8
|
2.56%
39.08
|
0.97%
102.85
|
0.3%
338.29
|
| 1 |
7.04%
14.21
|
10.7%
9.35
|
8.13%
12.3
|
4.12%
24.27
|
1.57%
63.88
|
0.48%
210.13
|
| 2 |
5.67%
17.65
|
8.61%
11.61
|
6.55%
15.28
|
3.32%
30.15
|
1.26%
79.35
|
0.38%
261.03
|
| 3 |
3.04%
32.89
|
4.62%
21.64
|
3.51%
28.47
|
1.78%
56.19
|
0.68%
147.86
|
0.21%
486.38
|
| 4 |
1.22%
81.71
|
1.86%
53.75
|
1.41%
70.73
|
0.72%
139.59
|
0.27%
367.38
|
0.08%
1207.73
|
| 5 |
0.39%
253.74
|
0.6%
166.94
|
0.46%
219.64
|
0.23%
433.46
|
0.09%
1140.25
|
0.03%
3759.4
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.09%
·
公平:
91.48
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.37% | 22.87 |
| 1 | 13.68% | 7.31 |
| 2 | 21.41% | 4.67 |
| 3 | 22.34% | 4.48 |
| 4 | 17.48% | 5.72 |
| 5+ | 20.70% | 4.83 |
|
大 2.5 60.53%
小 2.5 39.47%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.86%
平
25.17%
客 胜
34.97%
大小球 2.5
大 2.5
60.53%
小 2.5
39.47%
双方进球
是
62.51%
否
37.49%
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 | 8.16% 12.25 | 11.96% 8.36 | 79.88% 1.25 |
| -1.5 | 20.12% 4.97 | — | 79.88% 1.25 |
| -1.0 | 20.12% 4.97 | 19.98% 5.01 | 59.91% 1.67 |
| -0.5 | 40.09% 2.49 | — | 59.91% 1.67 |
| 0 (平手) | 40.09% 2.49 | 23.7% 4.22 | 36.21% 2.76 |
| +0.5 | 63.79% 1.57 | — | 36.21% 2.76 |
| +1.0 | 63.79% 1.57 | 18.86% 5.3 | 17.35% 5.76 |
| +1.5 | 82.65% 1.21 | — | 17.35% 5.76 |
| +2.0 | 82.65% 1.21 | 10.66% 9.38 | 6.69% 14.94 |
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。
