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
51.11%
公平赔率
1.96
平
23.21%
公平赔率
4.31
客 胜
25.67%
公平赔率
3.9
最可能比分
1 - 1
概率 9.52%
公平赔率 10.51
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 | 1.96 | — | |
| 平 | 4.31 | — | |
| 客 胜 | 3.9 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 9.52% | 10.51 |
| 2 | 2-1 | 9.42% | 10.61 |
| 3 | 1-0 | 6.95% | 14.4 |
| 4 | 2-0 | 6.88% | 14.54 |
| 5 | 1-2 | 6.52% | 15.34 |
| 6 | 2-2 | 6.45% | 15.49 |
| 7 | 3-1 | 6.22% | 16.08 |
| 8 | 0-1 | 4.81% | 20.8 |
| 9 | 3-0 | 4.54% | 22.03 |
| 10 | 3-2 | 4.26% | 23.48 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
3.51%
28.5
|
4.81%
20.8
|
3.29%
30.37
|
1.5%
66.51
|
0.52%
194.17
|
0.14%
708.72
|
| 1 |
6.95%
14.4
|
9.52%
10.51
|
6.52%
15.34
|
2.98%
33.59
|
1.02%
98.07
|
0.28%
357.91
|
| 2 |
6.88%
14.54
|
9.42%
10.61
|
6.45%
15.49
|
2.95%
33.93
|
1.01%
99.06
|
0.28%
361.53
|
| 3 |
4.54%
22.03
|
6.22%
16.08
|
4.26%
23.48
|
1.95%
51.41
|
0.67%
150.11
|
0.18%
547.65
|
| 4 |
2.25%
44.51
|
3.08%
32.49
|
2.11%
47.43
|
0.96%
103.85
|
0.33%
303.21
|
0.09%
1106.19
|
| 5 |
0.89%
112.4
|
1.22%
82.04
|
0.83%
119.76
|
0.38%
262.26
|
0.13%
765.7
|
0.04%
2793.3
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.87%
·
公平:
53.53
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 86.19% | 13.81% |
| 1.5 | 58.85% | 41.14% |
| 2.5 | 31.79% | 68.21% |
| 3.5 | 13.93% | 86.07% |
| 4.5 | 5.09% | 94.91% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.59% | 25.41% |
| 1.5 | 39.78% | 60.22% |
| 2.5 | 15.93% | 84.07% |
| 3.5 | 5.04% | 94.96% |
| 4.5 | 1.31% | 98.69% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 3.51% | 28.50 |
| 1 | 11.75% | 8.51 |
| 2 | 19.69% | 5.08 |
| 3 | 21.98% | 4.55 |
| 4 | 18.41% | 5.43 |
| 5+ | 24.66% | 4.06 |
|
大 2.5 65.05%
小 2.5 34.95%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
51.11%
平
23.21%
客 胜
25.67%
大小球 2.5
大 2.5
65.05%
小 2.5
34.95%
双方进球
是
64.29%
否
35.71%
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 | 14.33% 6.98 | 15.63% 6.4 | 70.04% 1.43 |
| -1.5 | 29.96% 3.34 | — | 70.04% 1.43 |
| -1.0 | 29.96% 3.34 | 21.73% 4.6 | 48.3% 2.07 |
| -0.5 | 51.7% 1.93 | — | 48.3% 2.07 |
| 0 (平手) | 51.7% 1.93 | 21.79% 4.59 | 26.51% 3.77 |
| +0.5 | 73.49% 1.36 | — | 26.51% 3.77 |
| +1.0 | 73.49% 1.36 | 15.04% 6.65 | 11.47% 8.72 |
| +1.5 | 88.53% 1.13 | — | 11.47% 8.72 |
| +2.0 | 88.53% 1.13 | 7.48% 13.36 | 3.99% 25.07 |
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。
