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
41.94%
公平赔率
2.38
平
24.63%
公平赔率
4.06
客 胜
33.44%
公平赔率
2.99
最可能比分
1 - 1
概率 10.25%
公平赔率 9.76
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 | 2.38 | — | |
| 平 | 4.06 | — | |
| 客 胜 | 2.99 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.25% | 9.76 |
| 2 | 2-1 | 8.76% | 11.41 |
| 3 | 1-2 | 7.84% | 12.76 |
| 4 | 2-2 | 6.7% | 14.92 |
| 5 | 1-0 | 6.7% | 14.93 |
| 6 | 0-1 | 5.99% | 16.69 |
| 7 | 2-0 | 5.73% | 17.46 |
| 8 | 3-1 | 4.99% | 20.03 |
| 9 | 0-2 | 4.58% | 21.82 |
| 10 | 1-3 | 4.0% | 25.01 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.92%
25.53
|
5.99%
16.69
|
4.58%
21.82
|
2.34%
42.78
|
0.89%
111.83
|
0.27%
365.5
|
| 1 |
6.7%
14.93
|
10.25%
9.76
|
7.84%
12.76
|
4.0%
25.01
|
1.53%
65.4
|
0.47%
213.72
|
| 2 |
5.73%
17.46
|
8.76%
11.41
|
6.7%
14.92
|
3.42%
29.26
|
1.31%
76.49
|
0.4%
249.94
|
| 3 |
3.26%
30.64
|
4.99%
20.03
|
3.82%
26.18
|
1.95%
51.33
|
0.75%
134.19
|
0.23%
438.6
|
| 4 |
1.4%
71.67
|
2.13%
46.84
|
1.63%
61.23
|
0.83%
120.06
|
0.32%
313.87
|
0.1%
1025.64
|
| 5 |
0.48%
209.56
|
0.73%
136.97
|
0.56%
179.05
|
0.28%
351.12
|
0.11%
917.43
|
0.03%
3003.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.31%
·
公平:
76.52
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.92% | 25.53 |
| 1 | 12.69% | 7.88 |
| 2 | 20.56% | 4.86 |
| 3 | 22.20% | 4.50 |
| 4 | 17.98% | 5.56 |
| 5+ | 22.65% | 4.41 |
|
大 2.5 62.84%
小 2.5 37.16%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.94%
平
24.63%
客 胜
33.44%
大小球 2.5
大 2.5
62.84%
小 2.5
37.16%
双方进球
是
64.18%
否
35.82%
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 | 9.33% 10.71 | 12.67% 7.89 | 77.99% 1.28 |
| -1.5 | 22.01% 4.54 | — | 77.99% 1.28 |
| -1.0 | 22.01% 4.54 | 20.23% 4.94 | 57.76% 1.73 |
| -0.5 | 42.24% 2.37 | — | 57.76% 1.73 |
| 0 (平手) | 42.24% 2.37 | 23.17% 4.32 | 34.6% 2.89 |
| +0.5 | 65.4% 1.53 | — | 34.6% 2.89 |
| +1.0 | 65.4% 1.53 | 18.1% 5.52 | 16.5% 6.06 |
| +1.5 | 83.5% 1.2 | — | 16.5% 6.06 |
| +2.0 | 83.5% 1.2 | 10.14% 9.86 | 6.35% 15.74 |
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。
