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
31.34%
公平赔率
3.19
平
27.92%
公平赔率
3.58
客 胜
40.74%
公平赔率
2.45
最可能比分
1 - 1
概率 12.55%
公平赔率 7.97
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 | 3.19 | — | |
| 平 | 3.58 | — | |
| 客 胜 | 2.45 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 12.55% | 7.97 |
| 2 | 0-1 | 10.46% | 9.56 |
| 3 | 1-0 | 9.09% | 11.0 |
| 4 | 1-2 | 8.66% | 11.55 |
| 5 | 0-0 | 7.58% | 13.2 |
| 6 | 2-1 | 7.53% | 13.28 |
| 7 | 0-2 | 7.22% | 13.86 |
| 8 | 2-0 | 5.46% | 18.33 |
| 9 | 2-2 | 5.19% | 19.25 |
| 10 | 1-3 | 3.98% | 25.11 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
7.58%
13.2
|
10.46%
9.56
|
7.22%
13.86
|
3.32%
30.13
|
1.15%
87.33
|
0.32%
316.46
|
| 1 |
9.09%
11.0
|
12.55%
7.97
|
8.66%
11.55
|
3.98%
25.11
|
1.37%
72.77
|
0.38%
263.71
|
| 2 |
5.46%
18.33
|
7.53%
13.28
|
5.19%
19.25
|
2.39%
41.85
|
0.82%
121.3
|
0.23%
439.56
|
| 3 |
2.18%
45.82
|
3.01%
33.2
|
2.08%
48.12
|
0.96%
104.61
|
0.33%
303.21
|
0.09%
1098.9
|
| 4 |
0.65%
152.74
|
0.9%
110.68
|
0.62%
160.41
|
0.29%
348.68
|
0.1%
1011.12
|
0.03%
3663.0
|
| 5 |
0.16%
636.54
|
0.22%
461.25
|
0.15%
668.45
|
0.07%
1453.49
|
0.02%
4219.41
|
0.01%
15151.52
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.45%
·
公平:
223.11
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 7.58% | 13.20 |
| 1 | 19.55% | 5.12 |
| 2 | 25.22% | 3.97 |
| 3 | 21.69% | 4.61 |
| 4 | 13.99% | 7.15 |
| 5+ | 11.98% | 8.35 |
|
大 2.5 47.65%
小 2.5 52.35%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
31.34%
平
27.92%
客 胜
40.74%
大小球 2.5
大 2.5
47.65%
小 2.5
52.35%
双方进球
是
52.3%
否
47.7%
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 | 4.41% 22.69 | 9.16% 10.91 | 86.43% 1.16 |
| -1.5 | 13.57% 7.37 | — | 86.43% 1.16 |
| -1.0 | 13.57% 7.37 | 19.01% 5.26 | 67.42% 1.48 |
| -0.5 | 32.58% 3.07 | — | 67.42% 1.48 |
| 0 (平手) | 32.58% 3.07 | 26.38% 3.79 | 41.03% 2.44 |
| +0.5 | 58.97% 1.7 | — | 41.03% 2.44 |
| +1.0 | 58.97% 1.7 | 21.86% 4.57 | 19.17% 5.22 |
| +1.5 | 80.83% 1.24 | — | 19.17% 5.22 |
| +2.0 | 80.83% 1.24 | 12.12% 8.25 | 7.05% 14.18 |
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。
