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
33.22%
公平赔率
3.01
平
28.99%
公平赔率
3.45
客 胜
37.79%
公平赔率
2.65
最可能比分
1 - 1
概率 12.99%
公平赔率 7.7
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 | 3.01 | — | |
| 平 | 3.45 | — | |
| 客 胜 | 2.65 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.99% | 7.7 |
| 2 | 0-1 | 11.0% | 9.09 |
| 3 | 1-0 | 10.39% | 9.63 |
| 4 | 0-0 | 8.8% | 11.36 |
| 5 | 1-2 | 8.12% | 12.32 |
| 6 | 2-1 | 7.66% | 13.05 |
| 7 | 0-2 | 6.88% | 14.54 |
| 8 | 2-0 | 6.13% | 16.32 |
| 9 | 2-2 | 4.79% | 20.88 |
| 10 | 1-3 | 3.38% | 29.57 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
8.8%
11.36
|
11.0%
9.09
|
6.88%
14.54
|
2.87%
34.89
|
0.9%
111.66
|
0.22%
446.63
|
| 1 |
10.39%
9.63
|
12.99%
7.7
|
8.12%
12.32
|
3.38%
29.57
|
1.06%
94.63
|
0.26%
378.5
|
| 2 |
6.13%
16.32
|
7.66%
13.05
|
4.79%
20.88
|
2.0%
50.12
|
0.62%
160.38
|
0.16%
641.44
|
| 3 |
2.41%
41.48
|
3.01%
33.18
|
1.88%
53.1
|
0.78%
127.42
|
0.25%
407.83
|
0.06%
1631.32
|
| 4 |
0.71%
140.61
|
0.89%
112.49
|
0.56%
179.99
|
0.23%
431.97
|
0.07%
1383.13
|
0.02%
5524.86
|
| 5 |
0.17%
595.95
|
0.21%
476.64
|
0.13%
762.78
|
0.05%
1831.5
|
0.02%
5847.95
|
0.0%
23255.81
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.32%
·
公平:
311.14
双方球队进球数
主队
| 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% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.35% | 28.65% |
| 1.5 | 35.54% | 64.46% |
| 2.5 | 13.15% | 86.85% |
| 3.5 | 3.83% | 96.17% |
| 4.5 | 0.91% | 99.09% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 8.80% | 11.36 |
| 1 | 21.39% | 4.67 |
| 2 | 25.99% | 3.85 |
| 3 | 21.05% | 4.75 |
| 4 | 12.79% | 7.82 |
| 5+ | 9.97% | 10.03 |
|
大 2.5 43.81%
小 2.5 56.19%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.22%
平
28.99%
客 胜
37.79%
大小球 2.5
大 2.5
43.81%
小 2.5
56.19%
双方进球
是
49.43%
否
50.57%
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 | 4.65% 21.49 | 9.76% 10.25 | 85.59% 1.17 |
| -1.5 | 14.41% 6.94 | — | 85.59% 1.17 |
| -1.0 | 14.41% 6.94 | 20.18% 4.95 | 65.41% 1.53 |
| -0.5 | 34.59% 2.89 | — | 65.41% 1.53 |
| 0 (平手) | 34.59% 2.89 | 27.44% 3.64 | 37.97% 2.63 |
| +0.5 | 62.03% 1.61 | — | 37.97% 2.63 |
| +1.0 | 62.03% 1.61 | 21.38% 4.68 | 16.59% 6.03 |
| +1.5 | 83.41% 1.2 | — | 16.59% 6.03 |
| +2.0 | 83.41% 1.2 | 10.95% 9.13 | 5.64% 17.73 |
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。
