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
37.55%
公平赔率
2.66
平
28.47%
公平赔率
3.51
客 胜
33.97%
公平赔率
2.94
最可能比分
1 - 1
概率 12.79%
公平赔率 7.82
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 | 2.66 | — | |
| 平 | 3.51 | — | |
| 客 胜 | 2.94 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.79% | 7.82 |
| 2 | 1-0 | 10.4% | 9.61 |
| 3 | 0-1 | 10.0% | 10.0 |
| 4 | 2-1 | 8.19% | 12.21 |
| 5 | 0-0 | 8.13% | 12.3 |
| 6 | 1-2 | 7.87% | 12.71 |
| 7 | 2-0 | 6.66% | 15.02 |
| 8 | 0-2 | 6.15% | 16.27 |
| 9 | 2-2 | 5.04% | 19.86 |
| 10 | 3-1 | 3.49% | 28.62 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.13%
12.3
|
10.0%
10.0
|
6.15%
16.27
|
2.52%
39.67
|
0.78%
129.02
|
0.19%
524.38
|
| 1 |
10.4%
9.61
|
12.79%
7.82
|
7.87%
12.71
|
3.23%
31.0
|
0.99%
100.8
|
0.24%
409.84
|
| 2 |
6.66%
15.02
|
8.19%
12.21
|
5.04%
19.86
|
2.06%
48.43
|
0.63%
157.51
|
0.16%
640.2
|
| 3 |
2.84%
35.21
|
3.49%
28.62
|
2.15%
46.54
|
0.88%
113.51
|
0.27%
369.14
|
0.07%
1501.5
|
| 4 |
0.91%
110.01
|
1.12%
89.45
|
0.69%
145.43
|
0.28%
354.74
|
0.09%
1153.4
|
0.02%
4694.84
|
| 5 |
0.23%
429.74
|
0.29%
349.41
|
0.18%
568.18
|
0.07%
1385.04
|
0.02%
4504.5
|
0.01%
18181.82
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.38%
·
公平:
265.96
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 72.2% | 27.8% |
| 1.5 | 36.61% | 63.39% |
| 2.5 | 13.83% | 86.17% |
| 3.5 | 4.11% | 95.89% |
| 4.5 | 1.0% | 99.0% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.77% | 29.23% |
| 1.5 | 34.82% | 65.18% |
| 2.5 | 12.71% | 87.29% |
| 3.5 | 3.64% | 96.36% |
| 4.5 | 0.86% | 99.14% |
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
37.55%
平
28.47%
客 胜
33.97%
大小球 2.5
大 2.5
45.87%
小 2.5
54.13%
双方进球
是
51.09%
否
48.91%
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 | 5.76% 17.35 | 10.92% 9.16 | 83.32% 1.2 |
| -1.5 | 16.68% 6.0 | — | 83.32% 1.2 |
| -1.0 | 16.68% 6.0 | 21.05% 4.75 | 62.28% 1.61 |
| -0.5 | 37.72% 2.65 | — | 62.28% 1.61 |
| 0 (平手) | 37.72% 2.65 | 26.93% 3.71 | 35.35% 2.83 |
| +0.5 | 64.65% 1.55 | — | 35.35% 2.83 |
| +1.0 | 64.65% 1.55 | 20.22% 4.94 | 15.12% 6.61 |
| +1.5 | 84.88% 1.18 | — | 15.12% 6.61 |
| +2.0 | 84.88% 1.18 | 10.08% 9.92 | 5.04% 19.83 |
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。
