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
51.25%
公平赔率
1.95
平
25.22%
公平赔率
3.96
客 胜
23.53%
公平赔率
4.25
最可能比分
1 - 1
概率 11.22%
公平赔率 8.91
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 | 1.95 | — | |
| 平 | 3.96 | — | |
| 客 胜 | 4.25 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.22% | 8.91 |
| 2 | 1-0 | 10.11% | 9.89 |
| 3 | 2-1 | 9.7% | 10.3 |
| 4 | 2-0 | 8.74% | 11.44 |
| 5 | 0-1 | 6.49% | 15.42 |
| 6 | 1-2 | 6.23% | 16.06 |
| 7 | 0-0 | 5.84% | 17.12 |
| 8 | 3-1 | 5.6% | 17.87 |
| 9 | 2-2 | 5.39% | 18.57 |
| 10 | 3-0 | 5.04% | 19.83 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.84%
17.12
|
6.49%
15.42
|
3.6%
27.78
|
1.33%
75.09
|
0.37%
270.56
|
0.08%
1219.51
|
| 1 |
10.11%
9.89
|
11.22%
8.91
|
6.23%
16.06
|
2.3%
43.4
|
0.64%
156.42
|
0.14%
704.72
|
| 2 |
8.74%
11.44
|
9.7%
10.3
|
5.39%
18.57
|
1.99%
50.18
|
0.55%
180.83
|
0.12%
814.33
|
| 3 |
5.04%
19.83
|
5.6%
17.87
|
3.11%
32.2
|
1.15%
87.02
|
0.32%
313.58
|
0.07%
1412.43
|
| 4 |
2.18%
45.86
|
2.42%
41.31
|
1.34%
74.44
|
0.5%
201.21
|
0.14%
725.16
|
0.03%
3267.97
|
| 5 |
0.75%
132.54
|
0.84%
119.4
|
0.46%
215.15
|
0.17%
581.4
|
0.05%
2096.44
|
0.01%
9433.96
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.97%
·
公平:
103.4
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 67.04% | 32.96% |
| 1.5 | 30.46% | 69.54% |
| 2.5 | 10.16% | 89.84% |
| 3.5 | 2.65% | 97.35% |
| 4.5 | 0.56% | 99.44% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.84% | 17.12 |
| 1 | 16.59% | 6.03 |
| 2 | 23.56% | 4.24 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 15.84% | 6.31 |
| 5+ | 15.86% | 6.31 |
|
大 2.5 54.0%
小 2.5 46.0%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.25%
平
25.22%
客 胜
23.53%
大小球 2.5
大 2.5
54.0%
小 2.5
46.0%
双方进球
是
55.16%
否
44.84%
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 | 12.55% 7.97 | 15.87% 6.3 | 71.58% 1.4 |
| -1.5 | 28.42% 3.52 | — | 71.58% 1.4 |
| -1.0 | 28.42% 3.52 | 23.47% 4.26 | 48.12% 2.08 |
| -0.5 | 51.88% 1.93 | — | 48.12% 2.08 |
| 0 (平手) | 51.88% 1.93 | 23.75% 4.21 | 24.37% 4.1 |
| +0.5 | 75.63% 1.32 | — | 24.37% 4.1 |
| +1.0 | 75.63% 1.32 | 15.06% 6.64 | 9.31% 10.74 |
| +1.5 | 90.69% 1.1 | — | 9.31% 10.74 |
| +2.0 | 90.69% 1.1 | 6.53% 15.31 | 2.78% 35.97 |
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。
