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
38.49%
公平赔率
2.6
平
27.9%
公平赔率
3.58
客 胜
33.61%
公平赔率
2.97
最可能比分
1 - 1
概率 12.54%
公平赔率 7.97
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 | 2.6 | — | |
| 平 | 3.58 | — | |
| 客 胜 | 2.97 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.54% | 7.97 |
| 2 | 1-0 | 9.95% | 10.05 |
| 3 | 0-1 | 9.36% | 10.69 |
| 4 | 2-1 | 8.4% | 11.9 |
| 5 | 1-2 | 7.9% | 12.66 |
| 6 | 0-0 | 7.43% | 13.46 |
| 7 | 2-0 | 6.67% | 15.0 |
| 8 | 0-2 | 5.9% | 16.96 |
| 9 | 2-2 | 5.29% | 18.89 |
| 10 | 3-1 | 3.75% | 26.65 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.43%
13.46
|
9.36%
10.69
|
5.9%
16.96
|
2.48%
40.38
|
0.78%
128.21
|
0.2%
508.65
|
| 1 |
9.95%
10.05
|
12.54%
7.97
|
7.9%
12.66
|
3.32%
30.14
|
1.05%
95.68
|
0.26%
379.65
|
| 2 |
6.67%
15.0
|
8.4%
11.9
|
5.29%
18.89
|
2.22%
44.98
|
0.7%
142.8
|
0.18%
566.57
|
| 3 |
2.98%
33.57
|
3.75%
26.65
|
2.36%
42.3
|
0.99%
100.7
|
0.31%
319.69
|
0.08%
1269.04
|
| 4 |
1.0%
100.22
|
1.26%
79.54
|
0.79%
126.25
|
0.33%
300.57
|
0.1%
954.2
|
0.03%
3787.88
|
| 5 |
0.27%
373.97
|
0.34%
296.82
|
0.21%
471.03
|
0.09%
1121.08
|
0.03%
3558.72
|
0.01%
14084.51
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.45%
·
公平:
222.62
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.82% | 26.18% |
| 1.5 | 38.73% | 61.27% |
| 2.5 | 15.22% | 84.78% |
| 3.5 | 4.72% | 95.28% |
| 4.5 | 1.2% | 98.8% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.43% | 13.46 |
| 1 | 19.31% | 5.18 |
| 2 | 25.10% | 3.98 |
| 3 | 21.76% | 4.60 |
| 4 | 14.14% | 7.07 |
| 5+ | 12.26% | 8.16 |
|
大 2.5 48.16%
小 2.5 51.84%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.49%
平
27.90%
客 胜
33.61%
大小球 2.5
大 2.5
48.16%
小 2.5
51.84%
双方进球
是
52.88%
否
47.12%
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 | 6.3% 15.87 | 11.31% 8.84 | 82.39% 1.21 |
| -1.5 | 17.61% 5.68 | — | 82.39% 1.21 |
| -1.0 | 17.61% 5.68 | 21.08% 4.74 | 61.31% 1.63 |
| -0.5 | 38.69% 2.58 | — | 61.31% 1.63 |
| 0 (平手) | 38.69% 2.58 | 26.37% 3.79 | 34.94% 2.86 |
| +0.5 | 65.06% 1.54 | — | 34.94% 2.86 |
| +1.0 | 65.06% 1.54 | 19.82% 5.04 | 15.12% 6.61 |
| +1.5 | 84.88% 1.18 | — | 15.12% 6.61 |
| +2.0 | 84.88% 1.18 | 10.0% 10.0 | 5.12% 19.53 |
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。
