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
41.62%
公平赔率
2.4
平
25.5%
公平赔率
3.92
客 胜
32.88%
公平赔率
3.04
最可能比分
1 - 1
概率 11.01%
公平赔率 9.08
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 | 2.4 | — | |
| 平 | 3.92 | — | |
| 客 胜 | 3.04 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.01% | 9.08 |
| 2 | 2-1 | 8.87% | 11.28 |
| 3 | 1-2 | 7.87% | 12.7 |
| 4 | 1-0 | 7.7% | 12.98 |
| 5 | 0-1 | 6.84% | 14.62 |
| 6 | 2-2 | 6.34% | 15.78 |
| 7 | 2-0 | 6.2% | 16.13 |
| 8 | 0-2 | 4.89% | 20.45 |
| 9 | 0-0 | 4.78% | 20.91 |
| 10 | 3-1 | 4.76% | 21.02 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.78%
20.91
|
6.84%
14.62
|
4.89%
20.45
|
2.33%
42.89
|
0.83%
119.99
|
0.24%
419.46
|
| 1 |
7.7%
12.98
|
11.01%
9.08
|
7.87%
12.7
|
3.75%
26.64
|
1.34%
74.52
|
0.38%
260.55
|
| 2 |
6.2%
16.13
|
8.87%
11.28
|
6.34%
15.78
|
3.02%
33.1
|
1.08%
92.58
|
0.31%
323.73
|
| 3 |
3.33%
30.06
|
4.76%
21.02
|
3.4%
29.4
|
1.62%
61.67
|
0.58%
172.5
|
0.17%
603.14
|
| 4 |
1.34%
74.67
|
1.92%
52.22
|
1.37%
73.04
|
0.65%
153.21
|
0.23%
428.63
|
0.07%
1499.25
|
| 5 |
0.43%
231.91
|
0.62%
162.18
|
0.44%
226.81
|
0.21%
475.74
|
0.08%
1331.56
|
0.02%
4651.16
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.97%
·
公平:
102.62
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.01% | 19.99% |
| 1.5 | 47.83% | 52.17% |
| 2.5 | 21.92% | 78.08% |
| 3.5 | 8.02% | 91.98% |
| 4.5 | 2.42% | 97.58% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.07% | 23.93% |
| 1.5 | 41.85% | 58.15% |
| 2.5 | 17.38% | 82.62% |
| 3.5 | 5.72% | 94.28% |
| 4.5 | 1.55% | 98.45% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.78% | 20.91 |
| 1 | 14.54% | 6.88 |
| 2 | 22.10% | 4.52 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 17.02% | 5.87 |
| 5+ | 19.15% | 5.22 |
|
大 2.5 58.57%
小 2.5 41.43%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
41.62%
平
25.50%
客 胜
32.88%
大小球 2.5
大 2.5
58.57%
小 2.5
41.43%
双方进球
是
60.86%
否
39.14%
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 | 8.66% 11.54 | 12.56% 7.96 | 78.78% 1.27 |
| -1.5 | 21.22% 4.71 | — | 78.78% 1.27 |
| -1.0 | 21.22% 4.71 | 20.7% 4.83 | 58.08% 1.72 |
| -0.5 | 41.92% 2.39 | — | 58.08% 1.72 |
| 0 (平手) | 41.92% 2.39 | 24.01% 4.16 | 34.06% 2.94 |
| +0.5 | 65.94% 1.52 | — | 34.06% 2.94 |
| +1.0 | 65.94% 1.52 | 18.39% 5.44 | 15.68% 6.38 |
| +1.5 | 84.32% 1.19 | — | 15.68% 6.38 |
| +2.0 | 84.32% 1.19 | 9.91% 10.09 | 5.77% 17.34 |
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。
