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
20.48%
公平赔率
4.88
平
35.83%
公平赔率
2.79
客 胜
43.69%
公平赔率
2.29
最可能比分
0 - 0
概率 20.19%
公平赔率 4.95
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 | 4.88 | — | |
| 平 | 2.79 | — | |
| 客 胜 | 2.29 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-0 | 20.19% | 4.95 |
| 2 | 0-1 | 20.19% | 4.95 |
| 3 | 1-0 | 12.11% | 8.26 |
| 4 | 1-1 | 12.11% | 8.26 |
| 5 | 0-2 | 10.09% | 9.91 |
| 6 | 1-2 | 6.06% | 16.51 |
| 7 | 2-0 | 3.63% | 27.52 |
| 8 | 2-1 | 3.63% | 27.52 |
| 9 | 0-3 | 3.36% | 29.72 |
| 10 | 1-3 | 2.02% | 49.53 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
20.19%
4.95
|
20.19%
4.95
|
10.09%
9.91
|
3.36%
29.72
|
0.84%
118.88
|
0.17%
594.53
|
| 1 |
12.11%
8.26
|
12.11%
8.26
|
6.06%
16.51
|
2.02%
49.53
|
0.5%
198.14
|
0.1%
991.08
|
| 2 |
3.63%
27.52
|
3.63%
27.52
|
1.82%
55.03
|
0.61%
165.1
|
0.15%
660.5
|
0.03%
3300.33
|
| 3 |
0.73%
137.59
|
0.73%
137.59
|
0.36%
275.18
|
0.12%
825.76
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
16393.44
|
| 4 |
0.11%
917.43
|
0.11%
917.43
|
0.05%
1834.86
|
0.02%
5494.51
|
0.0%
22222.22
|
0.0%
111111.11
|
| 5 |
0.01%
7633.59
|
0.01%
7633.59
|
0.01%
15384.62
|
0.0%
45454.55
|
0.0%
200000.0
|
0.0%
1000000.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.06%
·
公平:
1572.33
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 45.12% | 54.88% |
| 1.5 | 12.19% | 87.81% |
| 2.5 | 2.31% | 97.69% |
| 3.5 | 0.34% | 99.66% |
| 4.5 | 0.04% | 99.96% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 63.21% | 36.79% |
| 1.5 | 26.42% | 73.58% |
| 2.5 | 8.03% | 91.97% |
| 3.5 | 1.9% | 98.1% |
| 4.5 | 0.37% | 99.63% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 20.19% | 4.95 |
| 1 | 32.30% | 3.10 |
| 2 | 25.84% | 3.87 |
| 3 | 13.78% | 7.26 |
| 4 | 5.51% | 18.14 |
| 5+ | 2.37% | 42.23 |
|
大 2.5 21.66%
小 2.5 78.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
20.48%
平
35.83%
客 胜
43.69%
大小球 2.5
大 2.5
21.66%
小 2.5
78.34%
双方进球
是
28.52%
否
71.48%
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 | 0.98% 101.9 | 4.42% 22.64 | 94.6% 1.06 |
| -1.5 | 5.4% 18.52 | — | 94.6% 1.06 |
| -1.0 | 5.4% 18.52 | 16.13% 6.2 | 78.47% 1.27 |
| -0.5 | 21.53% 4.64 | — | 78.47% 1.27 |
| 0 (平手) | 21.53% 4.64 | 34.25% 2.92 | 44.22% 2.26 |
| +0.5 | 55.78% 1.79 | — | 44.22% 2.26 |
| +1.0 | 55.78% 1.79 | 26.88% 3.72 | 17.34% 5.77 |
| +1.5 | 82.66% 1.21 | — | 17.34% 5.77 |
| +2.0 | 82.66% 1.21 | 12.27% 8.15 | 5.07% 19.73 |
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。
