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
42.68%
公平赔率
2.34
平
27.54%
公平赔率
3.63
客 胜
29.78%
公平赔率
3.36
最可能比分
1 - 1
概率 12.37%
公平赔率 8.08
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 | 2.34 | — | |
| 平 | 3.63 | — | |
| 客 胜 | 3.36 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.37% | 8.08 |
| 2 | 1-0 | 10.48% | 9.54 |
| 3 | 2-1 | 8.91% | 11.23 |
| 4 | 0-1 | 8.59% | 11.64 |
| 5 | 2-0 | 7.55% | 13.25 |
| 6 | 1-2 | 7.3% | 13.7 |
| 7 | 0-0 | 7.28% | 13.74 |
| 8 | 2-2 | 5.26% | 19.03 |
| 9 | 0-2 | 5.07% | 19.73 |
| 10 | 3-1 | 4.28% | 23.39 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.28%
13.74
|
8.59%
11.64
|
5.07%
19.73
|
1.99%
50.16
|
0.59%
170.04
|
0.14%
720.46
|
| 1 |
10.48%
9.54
|
12.37%
8.08
|
7.3%
13.7
|
2.87%
34.83
|
0.85%
118.08
|
0.2%
500.25
|
| 2 |
7.55%
13.25
|
8.91%
11.23
|
5.26%
19.03
|
2.07%
48.38
|
0.61%
163.99
|
0.14%
694.93
|
| 3 |
3.62%
27.6
|
4.28%
23.39
|
2.52%
39.64
|
0.99%
100.79
|
0.29%
341.65
|
0.07%
1447.18
|
| 4 |
1.3%
76.67
|
1.54%
64.97
|
0.91%
110.12
|
0.36%
279.96
|
0.11%
948.77
|
0.02%
4016.06
|
| 5 |
0.38%
266.24
|
0.44%
225.58
|
0.26%
382.41
|
0.1%
971.82
|
0.03%
3300.33
|
0.01%
13888.89
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.5%
·
公平:
198.45
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.31% | 23.69% |
| 1.5 | 42.19% | 57.81% |
| 2.5 | 17.62% | 82.38% |
| 3.5 | 5.83% | 94.17% |
| 4.5 | 1.59% | 98.41% |
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 | 7.28% | 13.74 |
| 1 | 19.07% | 5.24 |
| 2 | 24.99% | 4.00 |
| 3 | 21.82% | 4.58 |
| 4 | 14.29% | 7.00 |
| 5+ | 12.54% | 7.97 |
|
大 2.5 48.66%
小 2.5 51.34%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
42.68%
平
27.54%
客 胜
29.78%
大小球 2.5
大 2.5
48.66%
小 2.5
51.34%
双方进球
是
52.86%
否
47.14%
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 | 7.9% 12.65 | 12.84% 7.79 | 79.25% 1.26 |
| -1.5 | 20.75% 4.82 | — | 79.25% 1.26 |
| -1.0 | 20.75% 4.82 | 22.3% 4.48 | 56.95% 1.76 |
| -0.5 | 43.05% 2.32 | — | 56.95% 1.76 |
| 0 (平手) | 43.05% 2.32 | 26.01% 3.84 | 30.94% 3.23 |
| +0.5 | 69.06% 1.45 | — | 30.94% 3.23 |
| +1.0 | 69.06% 1.45 | 18.28% 5.47 | 12.67% 7.9 |
| +1.5 | 87.33% 1.15 | — | 12.67% 7.9 |
| +2.0 | 87.33% 1.15 | 8.62% 11.6 | 4.04% 24.74 |
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。
