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
33.7%
公平赔率
2.97
平
25.54%
公平赔率
3.92
客 胜
40.76%
公平赔率
2.45
最可能比分
1 - 1
概率 11.03%
公平赔率 9.07
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 | 2.97 | — | |
| 平 | 3.92 | — | |
| 客 胜 | 2.45 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.03% | 9.07 |
| 2 | 1-2 | 8.77% | 11.41 |
| 3 | 2-1 | 8.0% | 12.51 |
| 4 | 0-1 | 7.61% | 13.15 |
| 5 | 1-0 | 6.94% | 14.42 |
| 6 | 2-2 | 6.36% | 15.73 |
| 7 | 0-2 | 6.05% | 16.54 |
| 8 | 2-0 | 5.03% | 19.89 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 1-3 | 4.65% | 21.52 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
7.61%
13.15
|
6.05%
16.54
|
3.2%
31.2
|
1.27%
78.5
|
0.41%
246.85
|
| 1 |
6.94%
14.42
|
11.03%
9.07
|
8.77%
11.41
|
4.65%
21.52
|
1.85%
54.14
|
0.59%
170.24
|
| 2 |
5.03%
19.89
|
8.0%
12.51
|
6.36%
15.73
|
3.37%
29.68
|
1.34%
74.68
|
0.43%
234.85
|
| 3 |
2.43%
41.14
|
3.86%
25.88
|
3.07%
32.55
|
1.63%
61.41
|
0.65%
154.49
|
0.21%
485.91
|
| 4 |
0.88%
113.49
|
1.4%
71.38
|
1.11%
89.79
|
0.59%
169.41
|
0.23%
426.26
|
0.07%
1340.48
|
| 5 |
0.26%
391.39
|
0.41%
246.12
|
0.32%
309.6
|
0.17%
584.11
|
0.07%
1470.59
|
0.02%
4629.63
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.96%
·
公平:
103.82
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.54% | 23.46% |
| 1.5 | 42.53% | 57.47% |
| 2.5 | 17.87% | 82.13% |
| 3.5 | 5.95% | 94.05% |
| 4.5 | 1.63% | 98.37% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 79.61% | 20.39% |
| 1.5 | 47.18% | 52.82% |
| 2.5 | 21.41% | 78.59% |
| 3.5 | 7.74% | 92.26% |
| 4.5 | 2.31% | 97.69% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.70%
平
25.54%
客 胜
40.76%
大小球 2.5
大 2.5
58.57%
小 2.5
41.43%
双方进球
是
60.93%
否
39.07%
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 | 6.05% 16.53 | 10.2% 9.81 | 83.75% 1.19 |
| -1.5 | 16.25% 6.16 | — | 83.75% 1.19 |
| -1.0 | 16.25% 6.16 | 18.67% 5.36 | 65.09% 1.54 |
| -0.5 | 34.91% 2.86 | — | 65.09% 1.54 |
| 0 (平手) | 34.91% 2.86 | 24.05% 4.16 | 41.03% 2.44 |
| +0.5 | 58.97% 1.7 | — | 41.03% 2.44 |
| +1.0 | 58.97% 1.7 | 20.47% 4.89 | 20.56% 4.86 |
| +1.5 | 79.44% 1.26 | — | 20.56% 4.86 |
| +2.0 | 79.44% 1.26 | 12.26% 8.16 | 8.3% 12.05 |
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。
