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
26.11%
公平赔率
3.83
平
25.86%
公平赔率
3.87
客 胜
48.03%
公平赔率
2.08
最可能比分
1 - 1
概率 11.51%
公平赔率 8.69
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 | 3.83 | — | |
| 平 | 3.87 | — | |
| 客 胜 | 2.08 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.51% | 8.69 |
| 2 | 0-1 | 9.84% | 10.17 |
| 3 | 1-2 | 9.49% | 10.53 |
| 4 | 0-2 | 8.11% | 12.32 |
| 5 | 1-0 | 6.97% | 14.34 |
| 6 | 2-1 | 6.73% | 14.86 |
| 7 | 0-0 | 5.96% | 16.78 |
| 8 | 2-2 | 5.55% | 18.01 |
| 9 | 1-3 | 5.22% | 19.15 |
| 10 | 0-3 | 4.46% | 22.41 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.96%
16.78
|
9.84%
10.17
|
8.11%
12.32
|
4.46%
22.41
|
1.84%
54.32
|
0.61%
164.61
|
| 1 |
6.97%
14.34
|
11.51%
8.69
|
9.49%
10.53
|
5.22%
19.15
|
2.15%
46.43
|
0.71%
140.71
|
| 2 |
4.08%
24.51
|
6.73%
14.86
|
5.55%
18.01
|
3.05%
32.74
|
1.26%
79.37
|
0.42%
240.5
|
| 3 |
1.59%
62.85
|
2.63%
38.09
|
2.17%
46.17
|
1.19%
83.95
|
0.49%
203.5
|
0.16%
616.52
|
| 4 |
0.47%
214.87
|
0.77%
130.23
|
0.63%
157.85
|
0.35%
287.03
|
0.14%
695.89
|
0.05%
2109.7
|
| 5 |
0.11%
918.27
|
0.18%
556.48
|
0.15%
674.76
|
0.08%
1226.99
|
0.03%
2976.19
|
0.01%
9009.01
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
0.83%
·
公平:
120.71
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 68.96% | 31.04% |
| 1.5 | 32.65% | 67.35% |
| 2.5 | 11.41% | 88.59% |
| 3.5 | 3.12% | 96.88% |
| 4.5 | 0.7% | 99.3% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.79% | 19.2% |
| 1.5 | 49.11% | 50.89% |
| 2.5 | 22.96% | 77.04% |
| 3.5 | 8.59% | 91.41% |
| 4.5 | 2.65% | 97.35% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 5.96% | 16.78 |
| 1 | 16.81% | 5.95 |
| 2 | 23.70% | 4.22 |
| 3 | 22.28% | 4.49 |
| 4 | 15.71% | 6.37 |
| 5+ | 15.54% | 6.43 |
|
大 2.5 53.53%
小 2.5 46.47%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
26.11%
平
25.86%
客 胜
48.03%
大小球 2.5
大 2.5
53.53%
小 2.5
46.47%
双方进球
是
55.72%
否
44.28%
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 | 3.38% 29.56 | 7.43% 13.46 | 89.19% 1.12 |
| -1.5 | 10.81% 9.25 | — | 89.19% 1.12 |
| -1.0 | 10.81% 9.25 | 16.26% 6.15 | 72.93% 1.37 |
| -0.5 | 27.07% 3.69 | — | 72.93% 1.37 |
| 0 (平手) | 27.07% 3.69 | 24.37% 4.1 | 48.57% 2.06 |
| +0.5 | 51.43% 1.94 | — | 48.57% 2.06 |
| +1.0 | 51.43% 1.94 | 22.92% 4.36 | 25.64% 3.9 |
| +1.5 | 74.36% 1.34 | — | 25.64% 3.9 |
| +2.0 | 74.36% 1.34 | 14.77% 6.77 | 10.87% 9.2 |
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。
