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
59.92%
公平赔率
1.67
平
21.21%
公平赔率
4.72
客 胜
18.87%
公平赔率
5.3
最可能比分
2 - 1
概率 9.71%
公平赔率 10.29
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 | 1.67 | — | |
| 平 | 4.72 | — | |
| 客 胜 | 5.3 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2-1 | 9.71% | 10.29 |
| 2 | 1-1 | 8.79% | 11.38 |
| 3 | 2-0 | 8.23% | 12.15 |
| 4 | 1-0 | 7.45% | 13.42 |
| 5 | 3-1 | 7.16% | 13.97 |
| 6 | 3-0 | 6.06% | 16.49 |
| 7 | 2-2 | 5.73% | 17.45 |
| 8 | 1-2 | 5.19% | 19.28 |
| 9 | 3-2 | 4.22% | 23.69 |
| 10 | 0-1 | 3.98% | 25.14 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.37%
29.67
|
3.98%
25.14
|
2.35%
42.61
|
0.92%
108.33
|
0.27%
367.24
|
0.06%
1555.21
|
| 1 |
7.45%
13.42
|
8.79%
11.38
|
5.19%
19.28
|
2.04%
49.02
|
0.6%
166.17
|
0.14%
704.23
|
| 2 |
8.23%
12.15
|
9.71%
10.29
|
5.73%
17.45
|
2.25%
44.36
|
0.66%
150.38
|
0.16%
637.35
|
| 3 |
6.06%
16.49
|
7.16%
13.97
|
4.22%
23.69
|
1.66%
60.22
|
0.49%
204.12
|
0.12%
865.05
|
| 4 |
3.35%
29.85
|
3.95%
25.29
|
2.33%
42.87
|
0.92%
108.99
|
0.27%
369.41
|
0.06%
1564.95
|
| 5 |
1.48%
67.53
|
1.75%
57.22
|
1.03%
96.99
|
0.41%
246.61
|
0.12%
836.12
|
0.03%
3546.1
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
2.67%
·
公平:
37.43
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 89.03% | 10.97% |
| 1.5 | 64.78% | 35.21% |
| 2.5 | 37.99% | 62.0% |
| 3.5 | 18.26% | 81.74% |
| 4.5 | 7.36% | 92.64% |
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 | 3.37% | 29.67 |
| 1 | 11.43% | 8.75 |
| 2 | 19.37% | 5.16 |
| 3 | 21.89% | 4.57 |
| 4 | 18.55% | 5.39 |
| 5+ | 25.39% | 3.94 |
|
大 2.5 65.83%
小 2.5 34.17%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
59.92%
平
21.21%
客 胜
18.87%
大小球 2.5
大 2.5
65.83%
小 2.5
34.17%
双方进球
是
61.67%
否
38.33%
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 | 20.1% 4.97 | 18.17% 5.5 | 61.72% 1.62 |
| -1.5 | 38.28% 2.61 | — | 61.72% 1.62 |
| -1.0 | 38.28% 2.61 | 22.43% 4.46 | 39.29% 2.55 |
| -0.5 | 60.71% 1.65 | — | 39.29% 2.55 |
| 0 (平手) | 60.71% 1.65 | 19.85% 5.04 | 19.43% 5.15 |
| +0.5 | 80.56% 1.24 | — | 19.43% 5.15 |
| +1.0 | 80.56% 1.24 | 11.98% 8.35 | 7.46% 13.41 |
| +1.5 | 92.54% 1.08 | — | 7.46% 13.41 |
| +2.0 | 92.54% 1.08 | 5.18% 19.3 | 2.28% 43.94 |
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。
