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
27.43%
公平赔率
3.65
平
25.33%
公平赔率
3.95
客 胜
47.24%
公平赔率
2.12
最可能比分
1 - 1
概率 11.1%
公平赔率 9.01
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 | 3.65 | — | |
| 平 | 3.95 | — | |
| 客 胜 | 2.12 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.1% | 9.01 |
| 2 | 1-2 | 9.43% | 10.6 |
| 3 | 0-1 | 8.81% | 11.35 |
| 4 | 0-2 | 7.49% | 13.36 |
| 5 | 2-1 | 6.99% | 14.3 |
| 6 | 1-0 | 6.53% | 15.32 |
| 7 | 2-2 | 5.94% | 16.82 |
| 8 | 1-3 | 5.35% | 18.7 |
| 9 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
| 10 | 0-3 | 4.24% | 23.57 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
8.81%
11.35
|
7.49%
13.36
|
4.24%
23.57
|
1.8%
55.45
|
0.61%
163.11
|
| 1 |
6.53%
15.32
|
11.1%
9.01
|
9.43%
10.6
|
5.35%
18.7
|
2.27%
44.01
|
0.77%
129.45
|
| 2 |
4.11%
24.31
|
6.99%
14.3
|
5.94%
16.82
|
3.37%
29.69
|
1.43%
69.86
|
0.49%
205.47
|
| 3 |
1.73%
57.88
|
2.94%
34.05
|
2.5%
40.06
|
1.41%
70.69
|
0.6%
166.33
|
0.2%
489.24
|
| 4 |
0.54%
183.76
|
0.93%
108.1
|
0.79%
127.16
|
0.45%
224.42
|
0.19%
527.98
|
0.06%
1552.8
|
| 5 |
0.14%
729.39
|
0.23%
429.0
|
0.2%
504.54
|
0.11%
890.47
|
0.05%
2096.44
|
0.02%
6172.84
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.99%
·
公平:
101.04
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.73% | 18.27% |
| 1.5 | 50.68% | 49.32% |
| 2.5 | 24.28% | 75.72% |
| 3.5 | 9.32% | 90.68% |
| 4.5 | 2.96% | 97.04% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.18% | 19.30 |
| 1 | 15.34% | 6.52 |
| 2 | 22.70% | 4.41 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.57% | 6.03 |
| 5+ | 17.81% | 5.62 |
|
大 2.5 56.78%
小 2.5 43.22%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
27.43%
平
25.33%
客 胜
47.24%
大小球 2.5
大 2.5
56.78%
小 2.5
43.22%
双方进球
是
58.55%
否
41.45%
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 | 3.94% 25.37 | 7.96% 12.56 | 88.1% 1.14 |
| -1.5 | 11.9% 8.4 | — | 88.1% 1.14 |
| -1.0 | 11.9% 8.4 | 16.52% 6.06 | 71.58% 1.4 |
| -0.5 | 28.42% 3.52 | — | 71.58% 1.4 |
| 0 (平手) | 28.42% 3.52 | 23.85% 4.19 | 47.74% 2.09 |
| +0.5 | 52.26% 1.91 | — | 47.74% 2.09 |
| +1.0 | 52.26% 1.91 | 22.28% 4.49 | 25.45% 3.93 |
| +1.5 | 74.55% 1.34 | — | 25.45% 3.93 |
| +2.0 | 74.55% 1.34 | 14.49% 6.9 | 10.97% 9.12 |
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。
