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
38.6%
公平赔率
2.59
平
25.19%
公平赔率
3.97
客 胜
36.21%
公平赔率
2.76
最可能比分
1 - 1
概率 10.71%
公平赔率 9.34
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 | 2.59 | — | |
| 平 | 3.97 | — | |
| 客 胜 | 2.76 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.71% | 9.34 |
| 2 | 2-1 | 8.46% | 11.82 |
| 3 | 1-2 | 8.3% | 12.05 |
| 4 | 1-0 | 6.91% | 14.48 |
| 5 | 0-1 | 6.78% | 14.76 |
| 6 | 2-2 | 6.56% | 15.26 |
| 7 | 2-0 | 5.46% | 18.33 |
| 8 | 0-2 | 5.25% | 19.04 |
| 9 | 3-1 | 4.45% | 22.45 |
| 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
|
6.78%
14.76
|
5.25%
19.04
|
2.71%
36.86
|
1.05%
95.11
|
0.33%
306.84
|
| 1 |
6.91%
14.48
|
10.71%
9.34
|
8.3%
12.05
|
4.29%
23.33
|
1.66%
60.2
|
0.52%
194.17
|
| 2 |
5.46%
18.33
|
8.46%
11.82
|
6.56%
15.26
|
3.39%
29.53
|
1.31%
76.2
|
0.41%
245.82
|
| 3 |
2.87%
34.8
|
4.45%
22.45
|
3.45%
28.97
|
1.78%
56.06
|
0.69%
144.68
|
0.21%
466.64
|
| 4 |
1.14%
88.09
|
1.76%
56.83
|
1.36%
73.33
|
0.7%
141.92
|
0.27%
366.3
|
0.08%
1182.03
|
| 5 |
0.36%
278.78
|
0.56%
179.86
|
0.43%
232.07
|
0.22%
449.24
|
0.09%
1158.75
|
0.03%
3745.32
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.09%
·
公平:
92.0
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.4% | 20.6% |
| 1.5 | 46.86% | 53.14% |
| 2.5 | 21.15% | 78.85% |
| 3.5 | 7.61% | 92.39% |
| 4.5 | 2.26% | 97.74% |
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 | 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
38.60%
平
25.19%
客 胜
36.21%
大小球 2.5
大 2.5
60.53%
小 2.5
39.47%
双方进球
是
62.55%
否
37.45%
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 | 7.65% 13.07 | 11.52% 8.68 | 80.83% 1.24 |
| -1.5 | 19.17% 5.22 | — | 80.83% 1.24 |
| -1.0 | 19.17% 5.22 | 19.62% 5.1 | 61.21% 1.63 |
| -0.5 | 38.79% 2.58 | — | 61.21% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.79% 2.58 | 23.72% 4.22 | 37.49% 2.67 |
| +0.5 | 62.51% 1.6 | — | 37.49% 2.67 |
| +1.0 | 62.51% 1.6 | 19.24% 5.2 | 18.25% 5.48 |
| +1.5 | 81.75% 1.22 | — | 18.25% 5.48 |
| +2.0 | 81.75% 1.22 | 11.09% 9.02 | 7.16% 13.96 |
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。
