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
32.4%
公平赔率
3.09
平
28.04%
公平赔率
3.57
客 胜
39.56%
公平赔率
2.53
最可能比分
1 - 1
概率 12.61%
公平赔率 7.93
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 | 3.09 | — | |
| 平 | 3.57 | — | |
| 客 胜 | 2.53 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.61% | 7.93 |
| 2 | 0-1 | 10.33% | 9.68 |
| 3 | 1-0 | 9.34% | 10.71 |
| 4 | 1-2 | 8.51% | 11.75 |
| 5 | 2-1 | 7.69% | 13.01 |
| 6 | 0-0 | 7.65% | 13.07 |
| 7 | 0-2 | 6.97% | 14.34 |
| 8 | 2-0 | 5.7% | 17.56 |
| 9 | 2-2 | 5.19% | 19.27 |
| 10 | 1-3 | 3.83% | 26.12 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.65%
13.07
|
10.33%
9.68
|
6.97%
14.34
|
3.14%
31.86
|
1.06%
94.41
|
0.29%
349.65
|
| 1 |
9.34%
10.71
|
12.61%
7.93
|
8.51%
11.75
|
3.83%
26.12
|
1.29%
77.38
|
0.35%
286.62
|
| 2 |
5.7%
17.56
|
7.69%
13.01
|
5.19%
19.27
|
2.34%
42.82
|
0.79%
126.86
|
0.21%
469.92
|
| 3 |
2.32%
43.17
|
3.13%
31.98
|
2.11%
47.38
|
0.95%
105.29
|
0.32%
311.92
|
0.09%
1154.73
|
| 4 |
0.71%
141.54
|
0.95%
104.85
|
0.64%
155.33
|
0.29%
345.18
|
0.1%
1022.49
|
0.03%
3787.88
|
| 5 |
0.17%
580.05
|
0.23%
429.74
|
0.16%
636.54
|
0.07%
1414.43
|
0.02%
4184.1
|
0.01%
15625.0
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.43%
·
公平:
232.29
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 70.48% | 29.52% |
| 1.5 | 34.46% | 65.54% |
| 2.5 | 12.49% | 87.51% |
| 3.5 | 3.55% | 96.45% |
| 4.5 | 0.83% | 99.17% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.08% | 25.92% |
| 1.5 | 39.08% | 60.92% |
| 2.5 | 15.46% | 84.54% |
| 3.5 | 4.82% | 95.18% |
| 4.5 | 1.24% | 98.76% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.65% | 13.07 |
| 1 | 19.67% | 5.08 |
| 2 | 25.28% | 3.96 |
| 3 | 21.65% | 4.62 |
| 4 | 13.91% | 7.19 |
| 5+ | 11.84% | 8.45 |
|
大 2.5 47.4%
小 2.5 52.6%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
32.40%
平
28.04%
客 胜
39.56%
大小球 2.5
大 2.5
47.4%
小 2.5
52.6%
双方进球
是
52.21%
否
47.79%
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 | 4.69% 21.3 | 9.54% 10.48 | 85.76% 1.17 |
| -1.5 | 14.24% 7.02 | — | 85.76% 1.17 |
| -1.0 | 14.24% 7.02 | 19.45% 5.14 | 66.31% 1.51 |
| -0.5 | 33.69% 2.97 | — | 66.31% 1.51 |
| 0 (平手) | 33.69% 2.97 | 26.5% 3.77 | 39.81% 2.51 |
| +0.5 | 60.19% 1.66 | — | 39.81% 2.51 |
| +1.0 | 60.19% 1.66 | 21.53% 4.65 | 18.28% 5.47 |
| +1.5 | 81.72% 1.22 | — | 18.28% 5.47 |
| +2.0 | 81.72% 1.22 | 11.68% 8.56 | 6.6% 15.16 |
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。
