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
31.94%
公平赔率
3.13
平
30.43%
公平赔率
3.29
客 胜
37.64%
公平赔率
2.66
最可能比分
1 - 1
概率 13.35%
公平赔率 7.49
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 | 3.13 | — | |
| 平 | 3.29 | — | |
| 客 胜 | 2.66 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 13.35% | 7.49 |
| 2 | 0-1 | 12.47% | 8.02 |
| 3 | 1-0 | 11.51% | 8.69 |
| 4 | 0-0 | 10.75% | 9.3 |
| 5 | 1-2 | 7.74% | 12.92 |
| 6 | 0-2 | 7.23% | 13.82 |
| 7 | 2-1 | 7.14% | 14.01 |
| 8 | 2-0 | 6.16% | 16.25 |
| 9 | 2-2 | 4.14% | 24.15 |
| 10 | 1-3 | 2.99% | 33.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.75%
9.3
|
12.47%
8.02
|
7.23%
13.82
|
2.8%
35.75
|
0.81%
123.27
|
0.19%
531.35
|
| 1 |
11.51%
8.69
|
13.35%
7.49
|
7.74%
12.92
|
2.99%
33.41
|
0.87%
115.21
|
0.2%
496.52
|
| 2 |
6.16%
16.25
|
7.14%
14.01
|
4.14%
24.15
|
1.6%
62.45
|
0.46%
215.33
|
0.11%
928.51
|
| 3 |
2.2%
45.55
|
2.55%
39.27
|
1.48%
67.7
|
0.57%
175.1
|
0.17%
603.86
|
0.04%
2604.17
|
| 4 |
0.59%
170.27
|
0.68%
146.8
|
0.4%
253.1
|
0.15%
654.45
|
0.04%
2257.34
|
0.01%
9708.74
|
| 5 |
0.13%
795.54
|
0.15%
685.87
|
0.08%
1182.03
|
0.03%
3058.1
|
0.01%
10526.32
|
0.0%
45454.55
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.21%
·
公平:
474.16
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 65.7% | 34.3% |
| 1.5 | 29.0% | 71.0% |
| 2.5 | 9.36% | 90.64% |
| 3.5 | 2.36% | 97.64% |
| 4.5 | 0.48% | 99.52% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.65% | 31.35% |
| 1.5 | 32.29% | 67.71% |
| 2.5 | 11.2% | 88.8% |
| 3.5 | 3.04% | 96.96% |
| 4.5 | 0.68% | 99.32% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.75% | 9.30 |
| 1 | 23.98% | 4.17 |
| 2 | 26.74% | 3.74 |
| 3 | 19.87% | 5.03 |
| 4 | 11.08% | 9.03 |
| 5+ | 7.58% | 13.20 |
|
大 2.5 38.53%
小 2.5 61.47%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.94%
平
30.43%
客 胜
37.64%
大小球 2.5
大 2.5
38.53%
小 2.5
61.47%
双方进球
是
45.1%
否
54.9%
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 | 3.9% 25.63 | 9.13% 10.95 | 86.97% 1.15 |
| -1.5 | 13.03% 7.67 | — | 86.97% 1.15 |
| -1.0 | 13.03% 7.67 | 20.29% 4.93 | 66.68% 1.5 |
| -0.5 | 33.32% 3.0 | — | 66.68% 1.5 |
| 0 (平手) | 33.32% 3.0 | 28.86% 3.47 | 37.82% 2.64 |
| +0.5 | 62.18% 1.61 | — | 37.82% 2.64 |
| +1.0 | 62.18% 1.61 | 21.99% 4.55 | 15.83% 6.32 |
| +1.5 | 84.17% 1.19 | — | 15.83% 6.32 |
| +2.0 | 84.17% 1.19 | 10.73% 9.32 | 5.1% 19.62 |
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。
