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
32.41%
公平赔率
3.09
平
24.31%
公平赔率
4.11
客 胜
43.28%
公平赔率
2.31
最可能比分
1 - 1
概率 9.99%
公平赔率 10.01
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 | 3.09 | — | |
| 平 | 4.11 | — | |
| 客 胜 | 2.31 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.99% | 10.01 |
| 2 | 1-2 | 8.84% | 11.31 |
| 3 | 2-1 | 7.64% | 13.09 |
| 4 | 2-2 | 6.76% | 14.79 |
| 5 | 0-1 | 6.53% | 15.32 |
| 6 | 0-2 | 5.78% | 17.31 |
| 7 | 1-0 | 5.64% | 17.72 |
| 8 | 1-3 | 5.22% | 19.17 |
| 9 | 2-0 | 4.32% | 23.16 |
| 10 | 2-3 | 3.99% | 25.06 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.69%
27.11
|
6.53%
15.32
|
5.78%
17.31
|
3.41%
29.34
|
1.51%
66.3
|
0.53%
187.27
|
| 1 |
5.64%
17.72
|
9.99%
10.01
|
8.84%
11.31
|
5.22%
19.17
|
2.31%
43.33
|
0.82%
122.4
|
| 2 |
4.32%
23.16
|
7.64%
13.09
|
6.76%
14.79
|
3.99%
25.06
|
1.77%
56.64
|
0.62%
160.0
|
| 3 |
2.2%
45.42
|
3.9%
25.66
|
3.45%
29.0
|
2.03%
49.14
|
0.9%
111.06
|
0.32%
313.77
|
| 4 |
0.84%
118.75
|
1.49%
67.09
|
1.32%
75.8
|
0.78%
128.49
|
0.34%
290.36
|
0.12%
820.34
|
| 5 |
0.26%
388.05
|
0.46%
219.25
|
0.4%
247.71
|
0.24%
419.82
|
0.11%
948.77
|
0.04%
2680.97
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.45%
·
公平:
69.15
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.97% | 17.03% |
| 1.5 | 52.82% | 47.18% |
| 2.5 | 26.14% | 73.86% |
| 3.5 | 10.39% | 89.61% |
| 4.5 | 3.43% | 96.57% |
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
32.41%
平
24.31%
客 胜
43.28%
大小球 2.5
大 2.5
64.06%
小 2.5
35.94%
双方进球
是
65.0%
否
35.0%
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 | 6.1% 16.4 | 9.8% 10.2 | 84.1% 1.19 |
| -1.5 | 15.9% 6.29 | — | 84.1% 1.19 |
| -1.0 | 15.9% 6.29 | 17.63% 5.67 | 66.47% 1.5 |
| -0.5 | 33.53% 2.98 | — | 66.47% 1.5 |
| 0 (平手) | 33.53% 2.98 | 22.86% 4.37 | 43.62% 2.29 |
| +0.5 | 56.38% 1.77 | — | 43.62% 2.29 |
| +1.0 | 56.38% 1.77 | 20.39% 4.9 | 23.22% 4.31 |
| +1.5 | 76.78% 1.3 | — | 23.22% 4.31 |
| +2.0 | 76.78% 1.3 | 13.12% 7.62 | 10.11% 9.89 |
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。
