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
57.55%
公平赔率
1.74
平
23.31%
公平赔率
4.29
客 胜
19.14%
公平赔率
5.23
最可能比分
1 - 1
概率 10.3%
公平赔率 9.71
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 | 1.74 | — | |
| 平 | 4.29 | — | |
| 客 胜 | 5.23 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.3% | 9.71 |
| 2 | 1-0 | 10.0% | 10.0 |
| 3 | 2-1 | 9.94% | 10.06 |
| 4 | 2-0 | 9.65% | 10.36 |
| 5 | 3-1 | 6.4% | 15.64 |
| 6 | 3-0 | 6.21% | 16.11 |
| 7 | 0-1 | 5.34% | 18.74 |
| 8 | 1-2 | 5.31% | 18.85 |
| 9 | 0-0 | 5.18% | 19.3 |
| 10 | 2-2 | 5.12% | 19.53 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.18%
19.3
|
5.34%
18.74
|
2.75%
36.38
|
0.94%
105.97
|
0.24%
411.52
|
0.05%
1996.01
|
| 1 |
10.0%
10.0
|
10.3%
9.71
|
5.31%
18.85
|
1.82%
54.9
|
0.47%
213.22
|
0.1%
1035.2
|
| 2 |
9.65%
10.36
|
9.94%
10.06
|
5.12%
19.53
|
1.76%
56.89
|
0.45%
220.95
|
0.09%
1072.96
|
| 3 |
6.21%
16.11
|
6.4%
15.64
|
3.29%
30.36
|
1.13%
88.43
|
0.29%
343.41
|
0.06%
1666.67
|
| 4 |
3.0%
33.38
|
3.09%
32.41
|
1.59%
62.93
|
0.55%
183.28
|
0.14%
711.74
|
0.03%
3460.21
|
| 5 |
1.16%
86.48
|
1.19%
83.96
|
0.61%
163.03
|
0.21%
474.83
|
0.05%
1845.02
|
0.01%
8928.57
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.48%
·
公平:
67.37
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.48% | 14.51% |
| 1.5 | 57.47% | 42.53% |
| 2.5 | 30.44% | 69.56% |
| 3.5 | 13.05% | 86.95% |
| 4.5 | 4.66% | 95.34% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 64.3% | 35.7% |
| 1.5 | 27.53% | 72.47% |
| 2.5 | 8.59% | 91.41% |
| 3.5 | 2.09% | 97.91% |
| 4.5 | 0.41% | 99.59% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.18% | 19.30 |
| 1 | 15.34% | 6.52 |
| 2 | 22.70% | 4.41 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.57% | 6.03 |
| 5+ | 17.81% | 5.62 |
|
大 2.5 56.78%
小 2.5 43.22%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
57.55%
平
23.31%
客 胜
19.14%
大小球 2.5
大 2.5
56.78%
小 2.5
43.22%
双方进球
是
54.97%
否
45.03%
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 | 16.64% 6.01 | 17.86% 5.6 | 65.49% 1.53 |
| -1.5 | 34.51% 2.9 | — | 65.49% 1.53 |
| -1.0 | 34.51% 2.9 | 23.84% 4.19 | 41.65% 2.4 |
| -0.5 | 58.35% 1.71 | — | 41.65% 2.4 |
| 0 (平手) | 58.35% 1.71 | 21.89% 4.57 | 19.77% 5.06 |
| +0.5 | 80.23% 1.25 | — | 19.77% 5.06 |
| +1.0 | 80.23% 1.25 | 12.72% 7.86 | 7.04% 14.2 |
| +1.5 | 92.95% 1.08 | — | 7.04% 14.2 |
| +2.0 | 92.95% 1.08 | 5.09% 19.65 | 1.96% 51.11 |
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。
