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
45.19%
公平赔率
2.21
平
24.87%
公平赔率
4.02
客 胜
29.93%
公平赔率
3.34
最可能比分
1 - 1
概率 10.62%
公平赔率 9.42
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 | 2.21 | — | |
| 平 | 4.02 | — | |
| 客 胜 | 3.34 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.62% | 9.42 |
| 2 | 2-1 | 9.19% | 10.89 |
| 3 | 1-0 | 7.64% | 13.09 |
| 4 | 1-2 | 7.38% | 13.55 |
| 5 | 2-0 | 6.61% | 15.13 |
| 6 | 2-2 | 6.38% | 15.67 |
| 7 | 0-1 | 6.14% | 16.29 |
| 8 | 3-1 | 5.3% | 18.88 |
| 9 | 0-0 | 4.42% | 22.65 |
| 10 | 0-2 | 4.27% | 23.44 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.42%
22.65
|
6.14%
16.29
|
4.27%
23.44
|
1.98%
50.59
|
0.69%
145.6
|
0.19%
523.83
|
| 1 |
7.64%
13.09
|
10.62%
9.42
|
7.38%
13.55
|
3.42%
29.25
|
1.19%
84.16
|
0.33%
302.76
|
| 2 |
6.61%
15.13
|
9.19%
10.89
|
6.38%
15.67
|
2.96%
33.81
|
1.03%
97.3
|
0.29%
350.02
|
| 3 |
3.81%
26.24
|
5.3%
18.88
|
3.68%
27.17
|
1.71%
58.63
|
0.59%
168.72
|
0.16%
606.8
|
| 4 |
1.65%
60.68
|
2.29%
43.65
|
1.59%
62.81
|
0.74%
135.56
|
0.26%
390.17
|
0.07%
1402.52
|
| 5 |
0.57%
175.38
|
0.79%
126.17
|
0.55%
181.52
|
0.26%
391.85
|
0.09%
1127.4
|
0.02%
4048.58
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.17%
·
公平:
85.24
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.27% | 17.73% |
| 1.5 | 51.6% | 48.4% |
| 2.5 | 25.07% | 74.93% |
| 3.5 | 9.77% | 90.23% |
| 4.5 | 3.16% | 96.84% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.09% | 24.91% |
| 1.5 | 40.47% | 59.53% |
| 2.5 | 16.41% | 83.59% |
| 3.5 | 5.26% | 94.74% |
| 4.5 | 1.39% | 98.61% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.42% | 22.65 |
| 1 | 13.78% | 7.26 |
| 2 | 21.49% | 4.65 |
| 3 | 22.35% | 4.47 |
| 4 | 17.43% | 5.74 |
| 5+ | 20.53% | 4.87 |
|
大 2.5 60.31%
小 2.5 39.68%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
45.19%
平
24.87%
客 胜
29.93%
大小球 2.5
大 2.5
60.31%
小 2.5
39.68%
双方进球
是
61.78%
否
38.22%
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 | 10.49% 9.53 | 13.78% 7.26 | 75.73% 1.32 |
| -1.5 | 24.27% 4.12 | — | 75.73% 1.32 |
| -1.0 | 24.27% 4.12 | 21.34% 4.69 | 54.39% 1.84 |
| -0.5 | 45.61% 2.19 | — | 54.39% 1.84 |
| 0 (平手) | 45.61% 2.19 | 23.41% 4.27 | 30.98% 3.23 |
| +0.5 | 69.02% 1.45 | — | 30.98% 3.23 |
| +1.0 | 69.02% 1.45 | 17.15% 5.83 | 13.84% 7.23 |
| +1.5 | 86.16% 1.16 | — | 13.84% 7.23 |
| +2.0 | 86.16% 1.16 | 8.9% 11.24 | 4.94% 20.24 |
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。
