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
39.88%
公平赔率
2.51
平
28.39%
公平赔率
3.52
客 胜
31.73%
公平赔率
3.15
最可能比分
1 - 1
概率 12.75%
公平赔率 7.84
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 | 2.51 | — | |
| 平 | 3.52 | — | |
| 客 胜 | 3.15 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.75% | 7.84 |
| 2 | 1-0 | 10.81% | 9.25 |
| 3 | 0-1 | 9.59% | 10.43 |
| 4 | 2-1 | 8.48% | 11.79 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 1-2 | 7.52% | 13.29 |
| 7 | 2-0 | 7.19% | 13.91 |
| 8 | 0-2 | 5.66% | 17.67 |
| 9 | 2-2 | 5.0% | 19.98 |
| 10 | 3-1 | 3.76% | 26.59 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
9.59%
10.43
|
5.66%
17.67
|
2.23%
44.94
|
0.66%
152.32
|
0.15%
645.58
|
| 1 |
10.81%
9.25
|
12.75%
7.84
|
7.52%
13.29
|
2.96%
33.79
|
0.87%
114.52
|
0.21%
485.2
|
| 2 |
7.19%
13.91
|
8.48%
11.79
|
5.0%
19.98
|
1.97%
50.81
|
0.58%
172.24
|
0.14%
729.93
|
| 3 |
3.19%
31.38
|
3.76%
26.59
|
2.22%
45.08
|
0.87%
114.6
|
0.26%
388.5
|
0.06%
1644.74
|
| 4 |
1.06%
94.38
|
1.25%
79.98
|
0.74%
135.57
|
0.29%
344.71
|
0.09%
1168.22
|
0.02%
4950.5
|
| 5 |
0.28%
354.86
|
0.33%
300.66
|
0.2%
509.68
|
0.08%
1295.34
|
0.02%
4385.96
|
0.01%
18518.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.39%
·
公平:
258.4
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.55% | 26.45% |
| 1.5 | 38.38% | 61.62% |
| 2.5 | 14.99% | 85.01% |
| 3.5 | 4.61% | 95.39% |
| 4.5 | 1.17% | 98.83% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.27% | 30.73% |
| 1.5 | 33.01% | 66.99% |
| 2.5 | 11.62% | 88.38% |
| 3.5 | 3.21% | 96.79% |
| 4.5 | 0.72% | 99.28% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.13% | 12.30 |
| 1 | 20.40% | 4.90 |
| 2 | 25.60% | 3.91 |
| 3 | 21.42% | 4.67 |
| 4 | 13.44% | 7.44 |
| 5+ | 11.02% | 9.08 |
|
大 2.5 45.87%
小 2.5 54.13%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
39.88%
平
28.39%
客 胜
31.73%
大小球 2.5
大 2.5
45.87%
小 2.5
54.13%
双方进球
是
50.95%
否
49.05%
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 | 6.55% 15.27 | 11.77% 8.5 | 81.68% 1.22 |
| -1.5 | 18.32% 5.46 | — | 81.68% 1.22 |
| -1.0 | 18.32% 5.46 | 21.82% 4.58 | 59.86% 1.67 |
| -0.5 | 40.14% 2.49 | — | 59.86% 1.67 |
| 0 (平手) | 40.14% 2.49 | 26.85% 3.72 | 33.01% 3.03 |
| +0.5 | 66.99% 1.49 | — | 33.01% 3.03 |
| +1.0 | 66.99% 1.49 | 19.36% 5.16 | 13.65% 7.33 |
| +1.5 | 86.35% 1.16 | — | 13.65% 7.33 |
| +2.0 | 86.35% 1.16 | 9.26% 10.8 | 4.39% 22.8 |
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。
