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
38.72%
公平赔率
2.58
平
24.48%
公平赔率
4.08
客 胜
36.8%
公平赔率
2.72
最可能比分
1 - 1
概率 10.04%
公平赔率 9.96
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 | 2.58 | — | |
| 平 | 4.08 | — | |
| 客 胜 | 2.72 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.04% | 9.96 |
| 2 | 2-1 | 8.33% | 12.0 |
| 3 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 4 | 2-2 | 6.83% | 14.63 |
| 5 | 1-0 | 6.12% | 16.33 |
| 6 | 0-1 | 6.05% | 16.53 |
| 7 | 2-0 | 5.08% | 19.68 |
| 8 | 0-2 | 4.96% | 20.16 |
| 9 | 3-1 | 4.61% | 21.68 |
| 10 | 1-3 | 4.5% | 22.22 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.05%
16.53
|
4.96%
20.16
|
2.71%
36.88
|
1.11%
89.95
|
0.36%
274.27
|
| 1 |
6.12%
16.33
|
10.04%
9.96
|
8.23%
12.15
|
4.5%
22.22
|
1.85%
54.19
|
0.61%
165.21
|
| 2 |
5.08%
19.68
|
8.33%
12.0
|
6.83%
14.63
|
3.74%
26.77
|
1.53%
65.29
|
0.5%
199.04
|
| 3 |
2.81%
35.56
|
4.61%
21.68
|
3.78%
26.44
|
2.07%
48.37
|
0.85%
117.98
|
0.28%
359.71
|
| 4 |
1.17%
85.7
|
1.91%
52.25
|
1.57%
63.72
|
0.86%
116.56
|
0.35%
284.33
|
0.12%
866.55
|
| 5 |
0.39%
258.13
|
0.64%
157.38
|
0.52%
191.94
|
0.28%
351.12
|
0.12%
856.16
|
0.04%
2610.97
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.39%
·
公平:
71.97
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.99% | 19.01% |
| 1.5 | 49.42% | 50.58% |
| 2.5 | 23.23% | 76.77% |
| 3.5 | 8.73% | 91.27% |
| 4.5 | 2.71% | 97.29% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.6% | 19.4% |
| 1.5 | 48.79% | 51.21% |
| 2.5 | 22.7% | 77.3% |
| 3.5 | 8.44% | 91.56% |
| 4.5 | 2.6% | 97.4% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.69% | 27.11 |
| 1 | 12.17% | 8.22 |
| 2 | 20.08% | 4.98 |
| 3 | 22.09% | 4.53 |
| 4 | 18.23% | 5.49 |
| 5+ | 23.74% | 4.21 |
|
大 2.5 64.06%
小 2.5 35.94%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.72%
平
24.48%
客 胜
36.80%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
65.28%
否
34.72%
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 | 8.1% 12.34 | 11.58% 8.63 | 80.31% 1.25 |
| -1.5 | 19.69% 5.08 | — | 80.31% 1.25 |
| -1.0 | 19.69% 5.08 | 19.22% 5.2 | 61.09% 1.64 |
| -0.5 | 38.91% 2.57 | — | 61.09% 1.64 |
| 0 (平手) | 38.91% 2.57 | 23.02% 4.34 | 38.07% 2.63 |
| +0.5 | 61.93% 1.61 | — | 38.07% 2.63 |
| +1.0 | 61.93% 1.61 | 18.99% 5.27 | 19.07% 5.24 |
| +1.5 | 80.93% 1.24 | — | 19.07% 5.24 |
| +2.0 | 80.93% 1.24 | 11.3% 8.85 | 7.77% 12.87 |
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。
