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
43.08%
公平赔率
2.32
平
24.29%
公平赔率
4.12
客 胜
32.64%
公平赔率
3.06
最可能比分
1 - 1
概率 9.95%
公平赔率 10.05
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 | 2.32 | — | |
| 平 | 4.12 | — | |
| 客 胜 | 3.06 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.95% | 10.05 |
| 2 | 2-1 | 8.81% | 11.35 |
| 3 | 1-2 | 7.66% | 13.05 |
| 4 | 2-2 | 6.78% | 14.74 |
| 5 | 1-0 | 6.46% | 15.47 |
| 6 | 2-0 | 5.72% | 17.48 |
| 7 | 0-1 | 5.62% | 17.78 |
| 8 | 3-1 | 5.2% | 19.24 |
| 9 | 0-2 | 4.33% | 23.09 |
| 10 | 3-2 | 4.0% | 24.99 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.62%
17.78
|
4.33%
23.09
|
2.22%
44.99
|
0.86%
116.85
|
0.26%
379.36
|
| 1 |
6.46%
15.47
|
9.95%
10.05
|
7.66%
13.05
|
3.93%
25.42
|
1.51%
66.02
|
0.47%
214.36
|
| 2 |
5.72%
17.48
|
8.81%
11.35
|
6.78%
14.74
|
3.48%
28.72
|
1.34%
74.6
|
0.41%
242.19
|
| 3 |
3.37%
29.63
|
5.2%
19.24
|
4.0%
24.99
|
2.05%
48.68
|
0.79%
126.44
|
0.24%
410.51
|
| 4 |
1.49%
66.96
|
2.3%
43.48
|
1.77%
56.47
|
0.91%
110.01
|
0.35%
285.71
|
0.11%
927.64
|
| 5 |
0.53%
189.14
|
0.81%
122.84
|
0.63%
159.52
|
0.32%
310.75
|
0.12%
807.1
|
0.04%
2617.8
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.46%
·
公平:
68.43
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.97% | 17.03% |
| 1.5 | 52.82% | 47.18% |
| 2.5 | 26.14% | 73.86% |
| 3.5 | 10.39% | 89.61% |
| 4.5 | 3.43% | 96.57% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.56% | 21.44% |
| 1.5 | 45.55% | 54.45% |
| 2.5 | 20.13% | 79.87% |
| 3.5 | 7.08% | 92.92% |
| 4.5 | 2.05% | 97.95% |
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
43.08%
平
24.29%
客 胜
32.64%
大小球 2.5
大 2.5
64.26%
小 2.5
35.74%
双方进球
是
65.18%
否
34.82%
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 | 10.04% 9.96 | 13.05% 7.66 | 76.91% 1.3 |
| -1.5 | 23.09% 4.33 | — | 76.91% 1.3 |
| -1.0 | 23.09% 4.33 | 20.32% 4.92 | 56.59% 1.77 |
| -0.5 | 43.41% 2.3 | — | 56.59% 1.77 |
| 0 (平手) | 43.41% 2.3 | 22.83% 4.38 | 33.75% 2.96 |
| +0.5 | 66.25% 1.51 | — | 33.75% 2.96 |
| +1.0 | 66.25% 1.51 | 17.68% 5.66 | 16.07% 6.22 |
| +1.5 | 83.92% 1.19 | — | 16.07% 6.22 |
| +2.0 | 83.92% 1.19 | 9.88% 10.12 | 6.2% 16.14 |
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。
