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
31.46%
公平赔率
3.18
平
32.13%
公平赔率
3.11
客 胜
36.41%
公平赔率
2.75
最可能比分
0 - 1
概率 13.79%
公平赔率 7.25
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 | 3.18 | — | |
| 平 | 3.11 | — | |
| 客 胜 | 2.75 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 13.79% | 7.25 |
| 2 | 1-1 | 13.51% | 7.4 |
| 3 | 0-0 | 13.13% | 7.61 |
| 4 | 1-0 | 12.87% | 7.77 |
| 5 | 0-2 | 7.24% | 13.81 |
| 6 | 1-2 | 7.1% | 14.09 |
| 7 | 2-1 | 6.62% | 15.1 |
| 8 | 2-0 | 6.31% | 15.86 |
| 9 | 2-2 | 3.48% | 28.76 |
| 10 | 0-3 | 2.53% | 39.46 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
13.13%
7.61
|
13.79%
7.25
|
7.24%
13.81
|
2.53%
39.46
|
0.67%
150.33
|
0.14%
715.82
|
| 1 |
12.87%
7.77
|
13.51%
7.4
|
7.1%
14.09
|
2.48%
40.27
|
0.65%
153.4
|
0.14%
730.46
|
| 2 |
6.31%
15.86
|
6.62%
15.1
|
3.48%
28.76
|
1.22%
82.18
|
0.32%
313.09
|
0.07%
1490.31
|
| 3 |
2.06%
48.54
|
2.16%
46.23
|
1.14%
88.05
|
0.4%
251.57
|
0.1%
958.77
|
0.02%
4566.21
|
| 4 |
0.5%
198.14
|
0.53%
188.68
|
0.28%
359.45
|
0.1%
1026.69
|
0.03%
3906.25
|
0.01%
18518.52
|
| 5 |
0.1%
1011.12
|
0.1%
962.46
|
0.05%
1834.86
|
0.02%
5235.6
|
0.01%
20000.0
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.13%
·
公平:
771.6
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 | 65.01% | 34.99% |
| 1.5 | 28.26% | 71.74% |
| 2.5 | 8.97% | 91.03% |
| 3.5 | 2.22% | 97.78% |
| 4.5 | 0.45% | 99.55% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 13.13% | 7.61 |
| 1 | 26.66% | 3.75 |
| 2 | 27.06% | 3.70 |
| 3 | 18.31% | 5.46 |
| 4 | 9.29% | 10.76 |
| 5+ | 5.54% | 18.05 |
|
大 2.5 33.14%
小 2.5 66.86%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.46%
平
32.13%
客 胜
36.41%
大小球 2.5
大 2.5
33.14%
小 2.5
66.86%
双方进球
是
40.61%
否
59.39%
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 | 3.4% 29.37 | 8.77% 11.4 | 87.83% 1.14 |
| -1.5 | 12.17% 8.21 | — | 87.83% 1.14 |
| -1.0 | 12.17% 8.21 | 20.73% 4.82 | 67.1% 1.49 |
| -0.5 | 32.9% 3.04 | — | 67.1% 1.49 |
| 0 (平手) | 32.9% 3.04 | 30.55% 3.27 | 36.55% 2.74 |
| +0.5 | 63.45% 1.58 | — | 36.55% 2.74 |
| +1.0 | 63.45% 1.58 | 22.21% 4.5 | 14.34% 6.98 |
| +1.5 | 85.66% 1.17 | — | 14.34% 6.98 |
| +2.0 | 85.66% 1.17 | 10.07% 9.93 | 4.27% 23.42 |
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。
