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
36.57%
公平赔率
2.73
平
24.89%
公平赔率
4.02
客 胜
38.53%
公平赔率
2.6
最可能比分
1 - 1
概率 10.43%
公平赔率 9.58
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 | 2.73 | — | |
| 平 | 4.02 | — | |
| 客 胜 | 2.6 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.43% | 9.58 |
| 2 | 1-2 | 8.4% | 11.9 |
| 3 | 2-1 | 8.3% | 12.05 |
| 4 | 2-2 | 6.68% | 14.97 |
| 5 | 0-1 | 6.56% | 15.24 |
| 6 | 1-0 | 6.48% | 15.43 |
| 7 | 0-2 | 5.28% | 18.93 |
| 8 | 2-0 | 5.15% | 19.41 |
| 9 | 1-3 | 4.51% | 22.18 |
| 10 | 3-1 | 4.4% | 22.74 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.08%
24.53
|
6.56%
15.24
|
5.28%
18.93
|
2.84%
35.27
|
1.14%
87.63
|
0.37%
272.11
|
| 1 |
6.48%
15.43
|
10.43%
9.58
|
8.4%
11.9
|
4.51%
22.18
|
1.81%
55.11
|
0.58%
171.14
|
| 2 |
5.15%
19.41
|
8.3%
12.05
|
6.68%
14.97
|
3.58%
27.9
|
1.44%
69.32
|
0.46%
215.29
|
| 3 |
2.73%
36.62
|
4.4%
22.74
|
3.54%
28.25
|
1.9%
52.65
|
0.76%
130.8
|
0.25%
406.17
|
| 4 |
1.09%
92.12
|
1.75%
57.22
|
1.41%
71.08
|
0.76%
132.45
|
0.3%
329.06
|
0.1%
1021.45
|
| 5 |
0.35%
289.69
|
0.56%
179.92
|
0.45%
223.51
|
0.24%
416.49
|
0.1%
1035.2
|
0.03%
3215.43
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.2%
·
公平:
83.03
双方球队进球数
主队
| 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% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.08% | 24.53 |
| 1 | 13.04% | 7.67 |
| 2 | 20.87% | 4.79 |
| 3 | 22.26% | 4.49 |
| 4 | 17.81% | 5.62 |
| 5+ | 21.94% | 4.56 |
|
大 2.5 62.01%
小 2.5 37.99%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.57%
平
24.89%
客 胜
38.53%
大小球 2.5
大 2.5
62.01%
小 2.5
37.99%
双方进球
是
63.69%
否
36.31%
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 | 7.46% 13.41 | 11.22% 8.91 | 81.32% 1.23 |
| -1.5 | 18.68% 5.35 | — | 81.32% 1.23 |
| -1.0 | 18.68% 5.35 | 19.18% 5.21 | 62.14% 1.61 |
| -0.5 | 37.86% 2.64 | — | 62.14% 1.61 |
| 0 (平手) | 37.86% 2.64 | 23.43% 4.27 | 38.71% 2.58 |
| +0.5 | 61.29% 1.63 | — | 38.71% 2.58 |
| +1.0 | 61.29% 1.63 | 19.42% 5.15 | 19.3% 5.18 |
| +1.5 | 80.7% 1.24 | — | 19.3% 5.18 |
| +2.0 | 80.7% 1.24 | 11.51% 8.69 | 7.79% 12.84 |
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。
