足球泊松计算器
基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎
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
36.67%
公平赔率
2.73
平
33.86%
公平赔率
2.95
客 胜
29.47%
公平赔率
3.39
最可能比分
0 - 0
概率 15.72%
公平赔率 6.36
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 | 2.73 | — | |
| 平 | 2.95 | — | |
| 客 胜 | 3.39 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 15.72% | 6.36 |
| 2 | 1-0 | 15.41% | 6.49 |
| 3 | 0-1 | 13.68% | 7.31 |
| 4 | 1-1 | 13.41% | 7.46 |
| 5 | 2-0 | 7.55% | 13.24 |
| 6 | 2-1 | 6.57% | 15.22 |
| 7 | 0-2 | 5.95% | 16.81 |
| 8 | 1-2 | 5.83% | 17.15 |
| 9 | 2-2 | 2.86% | 35.0 |
| 10 | 3-0 | 2.47% | 40.54 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.72%
6.36
|
13.68%
7.31
|
5.95%
16.81
|
1.73%
57.95
|
0.38%
266.45
|
0.07%
1531.39
|
| 1 |
15.41%
6.49
|
13.41%
7.46
|
5.83%
17.15
|
1.69%
59.13
|
0.37%
271.89
|
0.06%
1562.5
|
| 2 |
7.55%
13.24
|
6.57%
15.22
|
2.86%
35.0
|
0.83%
120.67
|
0.18%
554.94
|
0.03%
3184.71
|
| 3 |
2.47%
40.54
|
2.15%
46.6
|
0.93%
107.14
|
0.27%
369.41
|
0.06%
1697.79
|
0.01%
9803.92
|
| 4 |
0.6%
165.48
|
0.53%
190.22
|
0.23%
437.25
|
0.07%
1508.3
|
0.01%
6944.44
|
0.0%
40000.0
|
| 5 |
0.12%
844.59
|
0.1%
970.87
|
0.04%
2232.14
|
0.01%
7692.31
|
0.0%
35714.29
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.08%
·
公平:
1209.19
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.47% | 37.53% |
| 1.5 | 25.69% | 74.31% |
| 2.5 | 7.67% | 92.33% |
| 3.5 | 1.78% | 98.22% |
| 4.5 | 0.34% | 99.66% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 58.1% | 41.9% |
| 1.5 | 21.66% | 78.34% |
| 2.5 | 5.8% | 94.2% |
| 3.5 | 1.2% | 98.8% |
| 4.5 | 0.2% | 99.8% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.72% | 6.36 |
| 1 | 29.09% | 3.44 |
| 2 | 26.91% | 3.72 |
| 3 | 16.59% | 6.03 |
| 4 | 7.67% | 13.03 |
| 5+ | 4.01% | 24.92 |
|
大 2.5 28.28%
小 2.5 71.72%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
36.67%
平
33.86%
客 胜
29.47%
大小球 2.5
大 2.5
28.28%
小 2.5
71.72%
双方进球
是
36.3%
否
63.7%
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 | 3.92% 25.54 | 9.94% 10.06 | 86.15% 1.16 |
| -1.5 | 13.85% 7.22 | — | 86.15% 1.16 |
| -1.0 | 13.85% 7.22 | 22.98% 4.35 | 63.16% 1.58 |
| -0.5 | 36.84% 2.71 | — | 63.16% 1.58 |
| 0 (平手) | 36.84% 2.71 | 32.27% 3.1 | 30.89% 3.24 |
| +0.5 | 69.11% 1.45 | — | 30.89% 3.24 |
| +1.0 | 69.11% 1.45 | 20.4% 4.9 | 10.49% 9.53 |
| +1.5 | 89.51% 1.12 | — | 10.49% 9.53 |
| +2.0 | 89.51% 1.12 | 7.83% 12.77 | 2.66% 37.62 |
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。
