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
14.89%
公平赔率
6.72
平
26.01%
公平赔率
3.85
客 胜
59.1%
公平赔率
1.69
最可能比分
0 - 1
概率 16.24%
公平赔率 6.16
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 | 6.72 | — | |
| 平 | 3.85 | — | |
| 客 胜 | 1.69 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 16.24% | 6.16 |
| 2 | 0-2 | 13.16% | 7.6 |
| 3 | 1-1 | 11.04% | 9.05 |
| 4 | 0-0 | 10.03% | 9.97 |
| 5 | 1-2 | 8.95% | 11.18 |
| 6 | 0-3 | 7.1% | 14.08 |
| 7 | 1-0 | 6.82% | 14.67 |
| 8 | 1-3 | 4.83% | 20.7 |
| 9 | 2-1 | 3.76% | 26.63 |
| 10 | 2-2 | 3.04% | 32.88 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
10.03%
9.97
|
16.24%
6.16
|
13.16%
7.6
|
7.1%
14.08
|
2.88%
34.76
|
0.93%
107.27
|
| 1 |
6.82%
14.67
|
11.04%
9.05
|
8.95%
11.18
|
4.83%
20.7
|
1.96%
51.11
|
0.63%
157.75
|
| 2 |
2.32%
43.14
|
3.76%
26.63
|
3.04%
32.88
|
1.64%
60.88
|
0.67%
150.33
|
0.22%
464.04
|
| 3 |
0.53%
190.33
|
0.85%
117.48
|
0.69%
145.05
|
0.37%
268.6
|
0.15%
663.13
|
0.05%
2044.99
|
| 4 |
0.09%
1119.82
|
0.14%
691.09
|
0.12%
853.24
|
0.06%
1579.78
|
0.03%
3906.25
|
0.01%
12048.19
|
| 5 |
0.01%
8264.46
|
0.02%
5076.14
|
0.02%
6289.31
|
0.01%
11627.91
|
0.0%
28571.43
|
0.0%
90909.09
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.65%
·
公平:
154.39
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 49.34% | 50.66% |
| 1.5 | 14.89% | 85.11% |
| 2.5 | 3.18% | 96.82% |
| 3.5 | 0.52% | 99.48% |
| 4.5 | 0.07% | 99.93% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.21% | 19.79% |
| 1.5 | 48.15% | 51.85% |
| 2.5 | 22.18% | 77.82% |
| 3.5 | 8.16% | 91.84% |
| 4.5 | 2.48% | 97.52% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 10.03% | 9.97 |
| 1 | 23.06% | 4.34 |
| 2 | 26.52% | 3.77 |
| 3 | 20.33% | 4.92 |
| 4 | 11.69% | 8.55 |
| 5+ | 8.37% | 11.94 |
|
大 2.5 40.4%
小 2.5 59.6%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
14.89%
平
26.01%
客 胜
59.10%
大小球 2.5
大 2.5
40.4%
小 2.5
59.6%
双方进球
是
39.57%
否
60.43%
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 | 0.81% 122.8 | 3.3% 30.35 | 95.89% 1.04 |
| -1.5 | 4.11% 24.33 | — | 95.89% 1.04 |
| -1.0 | 4.11% 24.33 | 11.33% 8.83 | 84.56% 1.18 |
| -0.5 | 15.44% 6.48 | — | 84.56% 1.18 |
| 0 (平手) | 15.44% 6.48 | 24.51% 4.08 | 60.05% 1.67 |
| +0.5 | 39.95% 2.5 | — | 60.05% 1.67 |
| +1.0 | 39.95% 2.5 | 26.99% 3.71 | 33.06% 3.02 |
| +1.5 | 66.94% 1.49 | — | 33.06% 3.02 |
| +2.0 | 66.94% 1.49 | 18.7% 5.35 | 14.36% 6.97 |
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。
