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
16.65%
公平赔率
6.01
平
26.77%
公平赔率
3.74
客 胜
56.58%
公平赔率
1.77
最可能比分
0 - 1
概率 15.74%
公平赔率 6.35
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 | 6.01 | — | |
| 平 | 3.74 | — | |
| 客 胜 | 1.77 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 15.74% | 6.35 |
| 2 | 0-2 | 12.36% | 8.09 |
| 3 | 1-1 | 11.49% | 8.7 |
| 4 | 0-0 | 10.03% | 9.97 |
| 5 | 1-2 | 9.02% | 11.09 |
| 6 | 1-0 | 7.32% | 13.66 |
| 7 | 0-3 | 6.47% | 15.46 |
| 8 | 1-3 | 4.72% | 21.18 |
| 9 | 2-1 | 4.19% | 23.84 |
| 10 | 2-2 | 3.29% | 30.37 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.03%
9.97
|
15.74%
6.35
|
12.36%
8.09
|
6.47%
15.46
|
2.54%
39.4
|
0.8%
125.47
|
| 1 |
7.32%
13.66
|
11.49%
8.7
|
9.02%
11.09
|
4.72%
21.18
|
1.85%
53.97
|
0.58%
171.88
|
| 2 |
2.67%
37.43
|
4.19%
23.84
|
3.29%
30.37
|
1.72%
58.04
|
0.68%
147.86
|
0.21%
470.81
|
| 3 |
0.65%
153.85
|
1.02%
97.98
|
0.8%
124.83
|
0.42%
238.49
|
0.16%
607.53
|
0.05%
1934.24
|
| 4 |
0.12%
843.17
|
0.19%
536.77
|
0.15%
683.99
|
0.08%
1307.19
|
0.03%
3333.33
|
0.01%
10638.3
|
| 5 |
0.02%
5780.35
|
0.03%
3676.47
|
0.02%
4694.84
|
0.01%
8928.57
|
0.0%
22727.27
|
0.0%
71428.57
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.56%
·
公平:
177.4
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 51.81% | 48.19% |
| 1.5 | 16.63% | 83.37% |
| 2.5 | 3.79% | 96.21% |
| 3.5 | 0.66% | 99.34% |
| 4.5 | 0.09% | 99.91% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.2% | 20.8% |
| 1.5 | 46.53% | 53.47% |
| 2.5 | 20.89% | 79.11% |
| 3.5 | 7.47% | 92.53% |
| 4.5 | 2.21% | 97.79% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.03% | 9.97 |
| 1 | 23.06% | 4.34 |
| 2 | 26.52% | 3.77 |
| 3 | 20.33% | 4.92 |
| 4 | 11.69% | 8.55 |
| 5+ | 8.38% | 11.94 |
|
大 2.5 40.4%
小 2.5 59.6%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
16.65%
平
26.77%
客 胜
56.58%
大小球 2.5
大 2.5
40.4%
小 2.5
59.6%
双方进球
是
41.03%
否
58.97%
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 | 1.03% 96.97 | 3.85% 25.97 | 95.12% 1.05 |
| -1.5 | 4.88% 20.49 | — | 95.12% 1.05 |
| -1.0 | 4.88% 20.49 | 12.4% 8.07 | 82.72% 1.21 |
| -0.5 | 17.28% 5.79 | — | 82.72% 1.21 |
| 0 (平手) | 17.28% 5.79 | 25.26% 3.96 | 57.46% 1.74 |
| +0.5 | 42.54% 2.35 | — | 57.46% 1.74 |
| +1.0 | 42.54% 2.35 | 26.66% 3.75 | 30.81% 3.25 |
| +1.5 | 69.19% 1.45 | — | 30.81% 3.25 |
| +2.0 | 69.19% 1.45 | 17.81% 5.62 | 13.0% 7.69 |
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。
