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
41.83%
公平赔率
2.39
平
24.36%
公平赔率
4.11
客 胜
33.81%
公平赔率
2.96
最可能比分
1 - 1
概率 9.98%
公平赔率 10.02
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 | 2.39 | — | |
| 平 | 4.11 | — | |
| 客 胜 | 2.96 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.98% | 10.02 |
| 2 | 2-1 | 8.68% | 11.52 |
| 3 | 1-2 | 7.83% | 12.77 |
| 4 | 2-2 | 6.81% | 14.68 |
| 5 | 1-0 | 6.35% | 15.74 |
| 6 | 0-1 | 5.73% | 17.44 |
| 7 | 2-0 | 5.53% | 18.09 |
| 8 | 3-1 | 5.03% | 19.87 |
| 9 | 0-2 | 4.5% | 22.22 |
| 10 | 1-3 | 4.1% | 24.4 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.65%
27.39
|
5.73%
17.44
|
4.5%
22.22
|
2.36%
42.46
|
0.92%
108.18
|
0.29%
344.47
|
| 1 |
6.35%
15.74
|
9.98%
10.02
|
7.83%
12.77
|
4.1%
24.4
|
1.61%
62.17
|
0.51%
197.98
|
| 2 |
5.53%
18.09
|
8.68%
11.52
|
6.81%
14.68
|
3.57%
28.05
|
1.4%
71.46
|
0.44%
227.58
|
| 3 |
3.21%
31.19
|
5.03%
19.87
|
3.95%
25.31
|
2.07%
48.36
|
0.81%
123.2
|
0.25%
392.31
|
| 4 |
1.39%
71.7
|
2.19%
45.67
|
1.72%
58.18
|
0.9%
111.17
|
0.35%
283.21
|
0.11%
901.71
|
| 5 |
0.49%
206.06
|
0.76%
131.23
|
0.6%
167.17
|
0.31%
319.49
|
0.12%
813.67
|
0.04%
2590.67
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.44%
·
公平:
69.57
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.45% | 17.55% |
| 1.5 | 51.91% | 48.09% |
| 2.5 | 25.34% | 74.66% |
| 3.5 | 9.93% | 90.07% |
| 4.5 | 3.22% | 96.78% |
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 | 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
41.83%
平
24.36%
客 胜
33.81%
大小球 2.5
大 2.5
64.26%
小 2.5
35.74%
双方进球
是
65.29%
否
34.71%
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 | 9.47% 10.56 | 12.63% 7.92 | 77.9% 1.28 |
| -1.5 | 22.1% 4.52 | — | 77.9% 1.28 |
| -1.0 | 22.1% 4.52 | 20.02% 5.0 | 57.88% 1.73 |
| -0.5 | 42.12% 2.37 | — | 57.88% 1.73 |
| 0 (平手) | 42.12% 2.37 | 22.9% 4.37 | 34.98% 2.86 |
| +0.5 | 65.02% 1.54 | — | 34.98% 2.86 |
| +1.0 | 65.02% 1.54 | 18.06% 5.54 | 16.91% 5.91 |
| +1.5 | 83.09% 1.2 | — | 16.91% 5.91 |
| +2.0 | 83.09% 1.2 | 10.28% 9.72 | 6.63% 15.08 |
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。
