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
35.72%
公平赔率
2.8
平
33.69%
公平赔率
2.97
客 胜
30.59%
公平赔率
3.27
最可能比分
0 - 0
概率 15.41%
公平赔率 6.49
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 | 2.8 | — | |
| 平 | 2.97 | — | |
| 客 胜 | 3.27 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 15.41% | 6.49 |
| 2 | 1-0 | 14.95% | 6.69 |
| 3 | 0-1 | 13.87% | 7.21 |
| 4 | 1-1 | 13.46% | 7.43 |
| 5 | 2-0 | 7.25% | 13.79 |
| 6 | 2-1 | 6.53% | 15.32 |
| 7 | 0-2 | 6.24% | 16.02 |
| 8 | 1-2 | 6.05% | 16.52 |
| 9 | 2-2 | 2.94% | 34.05 |
| 10 | 3-0 | 2.34% | 42.65 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
15.41%
6.49
|
13.87%
7.21
|
6.24%
16.02
|
1.87%
53.4
|
0.42%
237.36
|
0.08%
1319.26
|
| 1 |
14.95%
6.69
|
13.46%
7.43
|
6.05%
16.52
|
1.82%
55.05
|
0.41%
244.68
|
0.07%
1358.7
|
| 2 |
7.25%
13.79
|
6.53%
15.32
|
2.94%
34.05
|
0.88%
113.51
|
0.2%
504.54
|
0.04%
2801.12
|
| 3 |
2.34%
42.65
|
2.11%
47.39
|
0.95%
105.32
|
0.28%
351.12
|
0.06%
1560.06
|
0.01%
8695.65
|
| 4 |
0.57%
175.9
|
0.51%
195.43
|
0.23%
434.22
|
0.07%
1447.18
|
0.02%
6451.61
|
0.0%
35714.29
|
| 5 |
0.11%
906.62
|
0.1%
1007.05
|
0.04%
2237.14
|
0.01%
7462.69
|
0.0%
33333.33
|
0.0%
200000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.09%
·
公平:
1175.09
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 62.09% | 37.91% |
| 1.5 | 25.32% | 74.68% |
| 2.5 | 7.49% | 92.51% |
| 3.5 | 1.72% | 98.28% |
| 4.5 | 0.32% | 99.68% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 15.41% | 6.49 |
| 1 | 28.82% | 3.47 |
| 2 | 26.95% | 3.71 |
| 3 | 16.80% | 5.95 |
| 4 | 7.85% | 12.73 |
| 5+ | 4.17% | 23.99 |
|
大 2.5 28.82%
小 2.5 71.18%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
35.72%
平
33.69%
客 胜
30.59%
大小球 2.5
大 2.5
28.82%
小 2.5
71.18%
双方进球
是
36.85%
否
63.15%
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 | 3.73% 26.82 | 9.6% 10.41 | 86.67% 1.15 |
| -1.5 | 13.33% 7.5 | — | 86.67% 1.15 |
| -1.0 | 13.33% 7.5 | 22.5% 4.44 | 64.17% 1.56 |
| -0.5 | 35.83% 2.79 | — | 64.17% 1.56 |
| 0 (平手) | 35.83% 2.79 | 32.1% 3.11 | 32.06% 3.12 |
| +0.5 | 67.94% 1.47 | — | 32.06% 3.12 |
| +1.0 | 67.94% 1.47 | 20.87% 4.79 | 11.19% 8.94 |
| +1.5 | 88.81% 1.13 | — | 11.19% 8.94 |
| +2.0 | 88.81% 1.13 | 8.27% 12.09 | 2.92% 34.23 |
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。
