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
33.71%
公平赔率
2.97
平
25.88%
公平赔率
3.86
客 胜
40.42%
公平赔率
2.47
最可能比分
1 - 1
概率 11.29%
公平赔率 8.86
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 | 2.97 | — | |
| 平 | 3.86 | — | |
| 客 胜 | 2.47 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.29% | 8.86 |
| 2 | 1-2 | 8.75% | 11.43 |
| 3 | 2-1 | 8.02% | 12.47 |
| 4 | 0-1 | 7.95% | 12.58 |
| 5 | 1-0 | 7.29% | 13.73 |
| 6 | 2-2 | 6.21% | 16.09 |
| 7 | 0-2 | 6.16% | 16.23 |
| 8 | 2-0 | 5.17% | 19.33 |
| 9 | 0-0 | 5.13% | 19.49 |
| 10 | 1-3 | 4.52% | 22.12 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.13%
19.49
|
7.95%
12.58
|
6.16%
16.23
|
3.18%
31.41
|
1.23%
81.05
|
0.38%
261.44
|
| 1 |
7.29%
13.73
|
11.29%
8.86
|
8.75%
11.43
|
4.52%
22.12
|
1.75%
57.07
|
0.54%
184.13
|
| 2 |
5.17%
19.33
|
8.02%
12.47
|
6.21%
16.09
|
3.21%
31.15
|
1.24%
80.39
|
0.39%
259.34
|
| 3 |
2.45%
40.84
|
3.79%
26.35
|
2.94%
34.0
|
1.52%
65.81
|
0.59%
169.84
|
0.18%
547.95
|
| 4 |
0.87%
115.06
|
1.35%
74.23
|
1.04%
95.78
|
0.54%
185.39
|
0.21%
478.47
|
0.06%
1543.21
|
| 5 |
0.25%
405.19
|
0.38%
261.37
|
0.3%
337.27
|
0.15%
652.74
|
0.06%
1683.5
|
0.02%
5434.78
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.86%
·
公平:
116.09
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 75.83% | 24.17% |
| 1.5 | 41.51% | 58.49% |
| 2.5 | 17.14% | 82.86% |
| 3.5 | 5.6% | 94.4% |
| 4.5 | 1.51% | 98.49% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.78% | 21.22% |
| 1.5 | 45.88% | 54.12% |
| 2.5 | 20.38% | 79.62% |
| 3.5 | 7.21% | 92.79% |
| 4.5 | 2.1% | 97.9% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.13% | 19.49 |
| 1 | 15.24% | 6.56 |
| 2 | 22.63% | 4.42 |
| 3 | 22.40% | 4.46 |
| 4 | 16.63% | 6.01 |
| 5+ | 17.97% | 5.56 |
|
大 2.5 57.01%
小 2.5 42.99%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.71%
平
25.88%
客 胜
40.42%
大小球 2.5
大 2.5
57.01%
小 2.5
42.99%
双方进球
是
59.73%
否
40.27%
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 | 5.91% 16.91 | 10.18% 9.82 | 83.91% 1.19 |
| -1.5 | 16.09% 6.21 | — | 83.91% 1.19 |
| -1.0 | 16.09% 6.21 | 18.85% 5.31 | 65.06% 1.54 |
| -0.5 | 34.94% 2.86 | — | 65.06% 1.54 |
| 0 (平手) | 34.94% 2.86 | 24.38% 4.1 | 40.68% 2.46 |
| +0.5 | 59.32% 1.69 | — | 40.68% 2.46 |
| +1.0 | 59.32% 1.69 | 20.57% 4.86 | 20.11% 4.97 |
| +1.5 | 79.89% 1.25 | — | 20.11% 4.97 |
| +2.0 | 79.89% 1.25 | 12.13% 8.24 | 7.98% 12.54 |
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。
