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
38.93%
公平赔率
2.57
平
25.87%
公平赔率
3.87
客 胜
35.2%
公平赔率
2.84
最可能比分
1 - 1
概率 11.27%
公平赔率 8.87
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 | 2.57 | — | |
| 平 | 3.87 | — | |
| 客 胜 | 2.84 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.27% | 8.87 |
| 2 | 2-1 | 8.57% | 11.67 |
| 3 | 1-2 | 8.23% | 12.15 |
| 4 | 1-0 | 7.72% | 12.95 |
| 5 | 0-1 | 7.42% | 13.48 |
| 6 | 2-2 | 6.25% | 15.99 |
| 7 | 2-0 | 5.87% | 17.04 |
| 8 | 0-2 | 5.41% | 18.47 |
| 9 | 0-0 | 5.08% | 19.69 |
| 10 | 3-1 | 4.34% | 23.04 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.08%
19.69
|
7.42%
13.48
|
5.41%
18.47
|
2.63%
37.96
|
0.96%
103.99
|
0.28%
356.13
|
| 1 |
7.72%
12.95
|
11.27%
8.87
|
8.23%
12.15
|
4.0%
24.97
|
1.46%
68.41
|
0.43%
234.3
|
| 2 |
5.87%
17.04
|
8.57%
11.67
|
6.25%
15.99
|
3.04%
32.86
|
1.11%
90.02
|
0.32%
308.26
|
| 3 |
2.97%
33.64
|
4.34%
23.04
|
3.17%
31.56
|
1.54%
64.85
|
0.56%
177.68
|
0.16%
608.64
|
| 4 |
1.13%
88.52
|
1.65%
60.63
|
1.2%
83.06
|
0.59%
170.65
|
0.21%
467.51
|
0.06%
1600.0
|
| 5 |
0.34%
291.21
|
0.5%
199.44
|
0.37%
273.22
|
0.18%
561.48
|
0.07%
1538.46
|
0.02%
5263.16
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.86%
·
公平:
115.73
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.13% | 21.87% |
| 1.5 | 44.88% | 55.12% |
| 2.5 | 19.62% | 80.38% |
| 3.5 | 6.82% | 93.18% |
| 4.5 | 1.95% | 98.05% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 76.78% | 23.22% |
| 1.5 | 42.87% | 57.13% |
| 2.5 | 18.12% | 81.88% |
| 3.5 | 6.07% | 93.93% |
| 4.5 | 1.68% | 98.32% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.08% | 19.69 |
| 1 | 15.14% | 6.61 |
| 2 | 22.55% | 4.43 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.69% | 5.99 |
| 5+ | 18.14% | 5.51 |
|
大 2.5 57.23%
小 2.5 42.77%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
38.93%
平
25.87%
客 胜
35.20%
大小球 2.5
大 2.5
57.23%
小 2.5
42.77%
双方进球
是
59.98%
否
40.02%
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 | 7.41% 13.49 | 11.61% 8.61 | 80.98% 1.23 |
| -1.5 | 19.02% 5.26 | — | 80.98% 1.23 |
| -1.0 | 19.02% 5.26 | 20.11% 4.97 | 60.87% 1.64 |
| -0.5 | 39.13% 2.56 | — | 60.87% 1.64 |
| 0 (平手) | 39.13% 2.56 | 24.38% 4.1 | 36.49% 2.74 |
| +0.5 | 63.51% 1.57 | — | 36.49% 2.74 |
| +1.0 | 63.51% 1.57 | 19.32% 5.18 | 17.17% 5.82 |
| +1.5 | 82.83% 1.21 | — | 17.17% 5.82 |
| +2.0 | 82.83% 1.21 | 10.71% 9.34 | 6.46% 15.48 |
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。
