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
45.5%
公平赔率
2.2
平
25.36%
公平赔率
3.94
客 胜
29.14%
公平赔率
3.43
最可能比分
1 - 1
概率 11.04%
公平赔率 9.06
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 | 2.2 | — | |
| 平 | 3.94 | — | |
| 客 胜 | 3.43 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.04% | 9.06 |
| 2 | 2-1 | 9.27% | 10.78 |
| 3 | 1-0 | 8.36% | 11.96 |
| 4 | 1-2 | 7.29% | 13.72 |
| 5 | 2-0 | 7.03% | 14.23 |
| 6 | 0-1 | 6.57% | 15.22 |
| 7 | 2-2 | 6.12% | 16.34 |
| 8 | 3-1 | 5.19% | 19.25 |
| 9 | 0-0 | 4.98% | 20.09 |
| 10 | 0-2 | 4.34% | 23.05 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.98%
20.09
|
6.57%
15.22
|
4.34%
23.05
|
1.91%
52.4
|
0.63%
158.78
|
0.17%
601.32
|
| 1 |
8.36%
11.96
|
11.04%
9.06
|
7.29%
13.72
|
3.21%
31.19
|
1.06%
94.51
|
0.28%
358.04
|
| 2 |
7.03%
14.23
|
9.27%
10.78
|
6.12%
16.34
|
2.69%
37.13
|
0.89%
112.51
|
0.23%
426.26
|
| 3 |
3.93%
25.42
|
5.19%
19.25
|
3.43%
29.17
|
1.51%
66.3
|
0.5%
200.92
|
0.13%
761.04
|
| 4 |
1.65%
60.51
|
2.18%
45.84
|
1.44%
69.46
|
0.63%
157.85
|
0.21%
478.47
|
0.06%
1811.59
|
| 5 |
0.56%
180.12
|
0.73%
136.44
|
0.48%
206.74
|
0.21%
469.92
|
0.07%
1424.5
|
0.02%
5405.41
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.0%
·
公平:
100.38
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 81.36% | 18.64% |
| 1.5 | 50.05% | 49.95% |
| 2.5 | 23.75% | 76.25% |
| 3.5 | 9.02% | 90.98% |
| 4.5 | 2.84% | 97.16% |
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 | 4.98% | 20.09 |
| 1 | 14.94% | 6.70 |
| 2 | 22.40% | 4.46 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.80% | 5.95 |
| 5+ | 18.47% | 5.41 |
|
大 2.5 57.68%
小 2.5 42.32%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.50%
平
25.36%
客 胜
29.14%
大小球 2.5
大 2.5
57.68%
小 2.5
42.32%
双方进球
是
59.63%
否
40.37%
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 | 10.27% 9.74 | 13.89% 7.2 | 75.84% 1.32 |
| -1.5 | 24.16% 4.14 | — | 75.84% 1.32 |
| -1.0 | 24.16% 4.14 | 21.78% 4.59 | 54.06% 1.85 |
| -0.5 | 45.94% 2.18 | — | 54.06% 1.85 |
| 0 (平手) | 45.94% 2.18 | 23.88% 4.19 | 30.18% 3.31 |
| +0.5 | 69.82% 1.43 | — | 30.18% 3.31 |
| +1.0 | 69.82% 1.43 | 17.11% 5.84 | 13.07% 7.65 |
| +1.5 | 86.92% 1.15 | — | 13.07% 7.65 |
| +2.0 | 86.92% 1.15 | 8.58% 11.66 | 4.5% 22.23 |
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。
