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
21.56%
公平赔率
4.64
平
27.08%
公平赔率
3.69
客 胜
51.36%
公平赔率
1.95
最可能比分
0 - 1
概率 13.11%
公平赔率 7.63
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 | 4.64 | — | |
| 平 | 3.69 | — | |
| 客 胜 | 1.95 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.11% | 7.63 |
| 2 | 1-1 | 12.06% | 8.29 |
| 3 | 0-2 | 10.16% | 9.84 |
| 4 | 1-2 | 9.35% | 10.7 |
| 5 | 0-0 | 8.46% | 11.82 |
| 6 | 1-0 | 7.78% | 12.85 |
| 7 | 2-1 | 5.55% | 18.02 |
| 8 | 0-3 | 5.25% | 19.05 |
| 9 | 1-3 | 4.83% | 20.71 |
| 10 | 2-2 | 4.3% | 23.26 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.46%
11.82
|
13.11%
7.63
|
10.16%
9.84
|
5.25%
19.05
|
2.03%
49.16
|
0.63%
158.58
|
| 1 |
7.78%
12.85
|
12.06%
8.29
|
9.35%
10.7
|
4.83%
20.71
|
1.87%
53.43
|
0.58%
172.35
|
| 2 |
3.58%
27.94
|
5.55%
18.02
|
4.3%
23.26
|
2.22%
45.01
|
0.86%
116.16
|
0.27%
374.67
|
| 3 |
1.1%
91.09
|
1.7%
58.77
|
1.32%
75.83
|
0.68%
146.78
|
0.26%
378.79
|
0.08%
1222.49
|
| 4 |
0.25%
396.04
|
0.39%
255.56
|
0.3%
329.71
|
0.16%
638.16
|
0.06%
1647.45
|
0.02%
5319.15
|
| 5 |
0.05%
2150.54
|
0.07%
1388.89
|
0.06%
1792.11
|
0.03%
3472.22
|
0.01%
8928.57
|
0.0%
28571.43
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.56%
·
公平:
178.95
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 60.15% | 39.85% |
| 1.5 | 23.48% | 76.52% |
| 2.5 | 6.62% | 93.38% |
| 3.5 | 1.45% | 98.55% |
| 4.5 | 0.26% | 99.74% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.46% | 11.82 |
| 1 | 20.89% | 4.79 |
| 2 | 25.80% | 3.88 |
| 3 | 21.24% | 4.71 |
| 4 | 13.12% | 7.62 |
| 5+ | 10.48% | 9.54 |
|
大 2.5 44.85%
小 2.5 55.15%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
21.56%
平
27.08%
客 胜
51.36%
大小球 2.5
大 2.5
44.85%
小 2.5
55.15%
双方进球
是
47.38%
否
52.62%
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 | 1.95% 51.23 | 5.62% 17.81 | 92.43% 1.08 |
| -1.5 | 7.57% 13.22 | — | 92.43% 1.08 |
| -1.0 | 7.57% 13.22 | 14.82% 6.75 | 77.62% 1.29 |
| -0.5 | 22.38% 4.47 | — | 77.62% 1.29 |
| 0 (平手) | 22.38% 4.47 | 25.57% 3.91 | 52.05% 1.92 |
| +0.5 | 47.95% 2.09 | — | 52.05% 1.92 |
| +1.0 | 47.95% 2.09 | 24.96% 4.01 | 27.09% 3.69 |
| +1.5 | 72.91% 1.37 | — | 27.09% 3.69 |
| +2.0 | 72.91% 1.37 | 15.94% 6.27 | 11.15% 8.97 |
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。
