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
41.72%
公平赔率
2.4
平
26.44%
公平赔率
3.78
客 胜
31.84%
公平赔率
3.14
最可能比分
1 - 1
概率 11.72%
公平赔率 8.53
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 | 2.4 | — | |
| 平 | 3.78 | — | |
| 客 胜 | 3.14 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.72% | 8.53 |
| 2 | 2-1 | 8.91% | 11.22 |
| 3 | 1-0 | 8.88% | 11.26 |
| 4 | 1-2 | 7.74% | 12.93 |
| 5 | 0-1 | 7.71% | 12.97 |
| 6 | 2-0 | 6.75% | 14.82 |
| 7 | 2-2 | 5.88% | 17.01 |
| 8 | 0-0 | 5.84% | 17.12 |
| 9 | 0-2 | 5.09% | 19.65 |
| 10 | 3-1 | 4.51% | 22.15 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.84%
17.12
|
7.71%
12.97
|
5.09%
19.65
|
2.24%
44.65
|
0.74%
135.3
|
0.2%
512.56
|
| 1 |
8.88%
11.26
|
11.72%
8.53
|
7.74%
12.93
|
3.4%
29.38
|
1.12%
89.02
|
0.3%
337.15
|
| 2 |
6.75%
14.82
|
8.91%
11.22
|
5.88%
17.01
|
2.59%
38.65
|
0.85%
117.12
|
0.23%
443.66
|
| 3 |
3.42%
29.24
|
4.51%
22.15
|
2.98%
33.57
|
1.31%
76.28
|
0.43%
231.16
|
0.11%
875.66
|
| 4 |
1.3%
76.95
|
1.72%
58.3
|
1.13%
88.33
|
0.5%
200.76
|
0.16%
608.27
|
0.04%
2304.15
|
| 5 |
0.4%
253.16
|
0.52%
191.75
|
0.34%
290.53
|
0.15%
660.5
|
0.05%
2000.0
|
0.01%
7575.76
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.71%
·
公平:
140.13
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 73.29% | 26.71% |
| 1.5 | 38.02% | 61.98% |
| 2.5 | 14.75% | 85.25% |
| 3.5 | 4.51% | 95.49% |
| 4.5 | 1.13% | 98.87% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.84% | 17.12 |
| 1 | 16.59% | 6.03 |
| 2 | 23.56% | 4.24 |
| 3 | 22.31% | 4.48 |
| 4 | 15.84% | 6.31 |
| 5+ | 15.86% | 6.31 |
|
大 2.5 54.0%
小 2.5 46.0%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.72%
平
26.44%
客 胜
31.84%
大小球 2.5
大 2.5
54.0%
小 2.5
46.0%
双方进球
是
57.26%
否
42.74%
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 | 8.15% 12.27 | 12.56% 7.96 | 79.29% 1.26 |
| -1.5 | 20.71% 4.83 | — | 79.29% 1.26 |
| -1.0 | 20.71% 4.83 | 21.32% 4.69 | 57.97% 1.73 |
| -0.5 | 42.03% 2.38 | — | 57.97% 1.73 |
| 0 (平手) | 42.03% 2.38 | 24.93% 4.01 | 33.03% 3.03 |
| +0.5 | 66.97% 1.49 | — | 33.03% 3.03 |
| +1.0 | 66.97% 1.49 | 18.52% 5.4 | 14.52% 6.89 |
| +1.5 | 85.48% 1.17 | — | 14.52% 6.89 |
| +2.0 | 85.48% 1.17 | 9.47% 10.56 | 5.05% 19.82 |
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。
