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
37.4%
公平赔率
2.67
平
27.34%
公平赔率
3.66
客 胜
35.27%
公平赔率
2.84
最可能比分
1 - 1
概率 12.25%
公平赔率 8.16
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 | 2.67 | — | |
| 平 | 3.66 | — | |
| 客 胜 | 2.84 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.25% | 8.16 |
| 2 | 1-0 | 9.14% | 10.94 |
| 3 | 0-1 | 9.01% | 11.1 |
| 4 | 2-1 | 8.33% | 12.01 |
| 5 | 1-2 | 8.21% | 12.19 |
| 6 | 0-0 | 6.72% | 14.88 |
| 7 | 2-0 | 6.22% | 16.09 |
| 8 | 0-2 | 6.03% | 16.57 |
| 9 | 2-2 | 5.58% | 17.92 |
| 10 | 3-1 | 3.78% | 26.49 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.72%
14.88
|
9.01%
11.1
|
6.03%
16.57
|
2.7%
37.1
|
0.9%
110.77
|
0.24%
413.22
|
| 1 |
9.14%
10.94
|
12.25%
8.16
|
8.21%
12.19
|
3.67%
27.28
|
1.23%
81.44
|
0.33%
303.86
|
| 2 |
6.22%
16.09
|
8.33%
12.01
|
5.58%
17.92
|
2.49%
40.12
|
0.83%
119.76
|
0.22%
446.83
|
| 3 |
2.82%
35.49
|
3.78%
26.49
|
2.53%
39.53
|
1.13%
88.5
|
0.38%
264.2
|
0.1%
986.19
|
| 4 |
0.96%
104.38
|
1.28%
77.9
|
0.86%
116.27
|
0.38%
260.28
|
0.13%
777.0
|
0.03%
2898.55
|
| 5 |
0.26%
383.73
|
0.35%
286.37
|
0.23%
427.53
|
0.1%
956.94
|
0.03%
2857.14
|
0.01%
10638.3
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.54%
·
公平:
186.67
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.33% | 25.67% |
| 1.5 | 39.43% | 60.57% |
| 2.5 | 15.69% | 84.31% |
| 3.5 | 4.93% | 95.07% |
| 4.5 | 1.27% | 98.73% |
客队
| 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% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.72% | 14.88 |
| 1 | 18.15% | 5.51 |
| 2 | 24.50% | 4.08 |
| 3 | 22.05% | 4.54 |
| 4 | 14.88% | 6.72 |
| 5+ | 13.71% | 7.29 |
|
大 2.5 50.64%
小 2.5 49.36%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
37.40%
平
27.34%
客 胜
35.27%
大小球 2.5
大 2.5
50.64%
小 2.5
49.36%
双方进球
是
54.87%
否
45.13%
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 | 6.17% 16.21 | 10.96% 9.12 | 82.87% 1.21 |
| -1.5 | 17.13% 5.84 | — | 82.87% 1.21 |
| -1.0 | 17.13% 5.84 | 20.42% 4.9 | 62.45% 1.6 |
| -0.5 | 37.55% 2.66 | — | 62.45% 1.6 |
| 0 (平手) | 37.55% 2.66 | 25.82% 3.87 | 36.63% 2.73 |
| +0.5 | 63.37% 1.58 | — | 36.63% 2.73 |
| +1.0 | 63.37% 1.58 | 20.12% 4.97 | 16.51% 6.06 |
| +1.5 | 83.49% 1.2 | — | 16.51% 6.06 |
| +2.0 | 83.49% 1.2 | 10.64% 9.4 | 5.87% 17.04 |
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。
