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
33.89%
公平赔率
2.95
平
24.57%
公平赔率
4.07
客 胜
41.55%
公平赔率
2.41
最可能比分
1 - 1
概率 10.17%
公平赔率 9.83
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 | 2.95 | — | |
| 平 | 4.07 | — | |
| 客 胜 | 2.41 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.17% | 9.83 |
| 2 | 1-2 | 8.7% | 11.49 |
| 3 | 2-1 | 7.89% | 12.68 |
| 4 | 2-2 | 6.74% | 14.83 |
| 5 | 0-1 | 6.56% | 15.23 |
| 6 | 1-0 | 5.95% | 16.81 |
| 7 | 0-2 | 5.61% | 17.82 |
| 8 | 1-3 | 4.96% | 20.17 |
| 9 | 2-0 | 4.61% | 21.69 |
| 10 | 3-1 | 4.07% | 24.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.84%
26.05
|
6.56%
15.23
|
5.61%
17.82
|
3.2%
31.26
|
1.37%
73.12
|
0.47%
213.81
|
| 1 |
5.95%
16.81
|
10.17%
9.83
|
8.7%
11.49
|
4.96%
20.17
|
2.12%
47.17
|
0.73%
137.93
|
| 2 |
4.61%
21.69
|
7.89%
12.68
|
6.74%
14.83
|
3.84%
26.02
|
1.64%
60.87
|
0.56%
177.97
|
| 3 |
2.38%
41.97
|
4.07%
24.54
|
3.48%
28.71
|
1.99%
50.36
|
0.85%
117.81
|
0.29%
344.47
|
| 4 |
0.92%
108.32
|
1.58%
63.34
|
1.35%
74.09
|
0.77%
129.97
|
0.33%
304.04
|
0.11%
888.89
|
| 5 |
0.29%
349.41
|
0.49%
204.33
|
0.42%
239.01
|
0.24%
419.29
|
0.1%
980.39
|
0.03%
2865.33
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.34%
·
公平:
74.75
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.91% | 18.09% |
| 1.5 | 50.99% | 49.01% |
| 2.5 | 24.54% | 75.46% |
| 3.5 | 9.47% | 90.53% |
| 4.5 | 3.03% | 96.97% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.84% | 26.05 |
| 1 | 12.51% | 7.99 |
| 2 | 20.40% | 4.90 |
| 3 | 22.17% | 4.51 |
| 4 | 18.07% | 5.54 |
| 5+ | 23.01% | 4.35 |
|
大 2.5 63.25%
小 2.5 36.75%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.89%
平
24.57%
客 胜
41.55%
大小球 2.5
大 2.5
63.25%
小 2.5
36.75%
双方进球
是
64.53%
否
35.47%
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 | 6.56% 15.25 | 10.3% 9.71 | 83.14% 1.2 |
| -1.5 | 16.86% 5.93 | — | 83.14% 1.2 |
| -1.0 | 16.86% 5.93 | 18.2% 5.49 | 64.94% 1.54 |
| -0.5 | 35.06% 2.85 | — | 64.94% 1.54 |
| 0 (平手) | 35.06% 2.85 | 23.11% 4.33 | 41.83% 2.39 |
| +0.5 | 58.17% 1.72 | — | 41.83% 2.39 |
| +1.0 | 58.17% 1.72 | 20.08% 4.98 | 21.75% 4.6 |
| +1.5 | 78.25% 1.28 | — | 21.75% 4.6 |
| +2.0 | 78.25% 1.28 | 12.54% 7.98 | 9.21% 10.85 |
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。
