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
26.32%
公平赔率
3.8
平
23.42%
公平赔率
4.27
客 胜
50.26%
公平赔率
1.99
最可能比分
1 - 1
概率 9.63%
公平赔率 10.38
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 | 3.8 | — | |
| 平 | 4.27 | — | |
| 客 胜 | 1.99 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.63% | 10.38 |
| 2 | 1-2 | 9.39% | 10.65 |
| 3 | 0-1 | 6.98% | 14.33 |
| 4 | 0-2 | 6.81% | 14.69 |
| 5 | 2-1 | 6.65% | 15.05 |
| 6 | 2-2 | 6.48% | 15.43 |
| 7 | 1-3 | 6.1% | 16.38 |
| 8 | 1-0 | 4.94% | 20.24 |
| 9 | 0-3 | 4.42% | 22.61 |
| 10 | 2-3 | 4.21% | 23.74 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.58%
27.94
|
6.98%
14.33
|
6.81%
14.69
|
4.42%
22.61
|
2.16%
46.37
|
0.84%
118.91
|
| 1 |
4.94%
20.24
|
9.63%
10.38
|
9.39%
10.65
|
6.1%
16.38
|
2.98%
33.6
|
1.16%
86.16
|
| 2 |
3.41%
29.34
|
6.65%
15.05
|
6.48%
15.43
|
4.21%
23.74
|
2.05%
48.7
|
0.8%
124.88
|
| 3 |
1.57%
63.78
|
3.06%
32.71
|
2.98%
33.55
|
1.94%
51.61
|
0.94%
105.88
|
0.37%
271.44
|
| 4 |
0.54%
184.88
|
1.05%
94.81
|
1.03%
97.24
|
0.67%
149.61
|
0.33%
306.84
|
0.13%
786.78
|
| 5 |
0.15%
669.79
|
0.29%
343.52
|
0.28%
352.36
|
0.18%
542.01
|
0.09%
1112.35
|
0.04%
2849.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.78%
·
公平:
56.3
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.77% | 14.23% |
| 1.5 | 58.03% | 41.97% |
| 2.5 | 30.98% | 69.02% |
| 3.5 | 13.4% | 86.6% |
| 4.5 | 4.82% | 95.17% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.58% | 27.94 |
| 1 | 11.92% | 8.39 |
| 2 | 19.85% | 5.04 |
| 3 | 22.03% | 4.54 |
| 4 | 18.34% | 5.45 |
| 5+ | 24.29% | 4.12 |
|
大 2.5 64.66%
小 2.5 35.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
26.32%
平
23.42%
客 胜
50.26%
大小球 2.5
大 2.5
64.66%
小 2.5
35.34%
双方进球
是
64.19%
否
35.81%
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 | 4.15% 24.09 | 7.7% 12.99 | 88.15% 1.13 |
| -1.5 | 11.85% 8.44 | — | 88.15% 1.13 |
| -1.0 | 11.85% 8.44 | 15.33% 6.52 | 72.81% 1.37 |
| -0.5 | 27.19% 3.68 | — | 72.81% 1.37 |
| 0 (平手) | 27.19% 3.68 | 21.99% 4.55 | 50.82% 1.97 |
| +0.5 | 49.18% 2.03 | — | 50.82% 1.97 |
| +1.0 | 49.18% 2.03 | 21.67% 4.62 | 29.16% 3.43 |
| +1.5 | 70.84% 1.41 | — | 29.16% 3.43 |
| +2.0 | 70.84% 1.41 | 15.38% 6.5 | 13.78% 7.26 |
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。
