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
33.16%
公平赔率
3.02
平
25.05%
公平赔率
3.99
客 胜
41.79%
公平赔率
2.39
最可能比分
1 - 1
概率 10.63%
公平赔率 9.4
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 | 3.02 | — | |
| 平 | 3.99 | — | |
| 客 胜 | 2.39 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 10.63% | 9.4 |
| 2 | 1-2 | 8.83% | 11.33 |
| 3 | 2-1 | 7.87% | 12.71 |
| 4 | 0-1 | 7.18% | 13.92 |
| 5 | 2-2 | 6.53% | 15.31 |
| 6 | 1-0 | 6.41% | 15.61 |
| 7 | 0-2 | 5.96% | 16.77 |
| 8 | 1-3 | 4.88% | 20.48 |
| 9 | 2-0 | 4.74% | 21.1 |
| 10 | 0-0 | 4.33% | 23.1 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
4.33%
23.1
|
7.18%
13.92
|
5.96%
16.77
|
3.3%
30.3
|
1.37%
73.02
|
0.45%
219.97
|
| 1 |
6.41%
15.61
|
10.63%
9.4
|
8.83%
11.33
|
4.88%
20.48
|
2.03%
49.34
|
0.67%
148.61
|
| 2 |
4.74%
21.1
|
7.87%
12.71
|
6.53%
15.31
|
3.61%
27.67
|
1.5%
66.68
|
0.5%
200.84
|
| 3 |
2.34%
42.76
|
3.88%
25.76
|
3.22%
31.04
|
1.78%
56.09
|
0.74%
135.15
|
0.25%
407.17
|
| 4 |
0.87%
115.57
|
1.44%
69.62
|
1.19%
83.88
|
0.66%
151.58
|
0.27%
365.23
|
0.09%
1100.11
|
| 5 |
0.26%
390.47
|
0.43%
235.18
|
0.35%
283.37
|
0.2%
512.03
|
0.08%
1234.57
|
0.03%
3717.47
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.13%
·
公平:
88.37
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 77.24% | 22.76% |
| 1.5 | 43.55% | 56.45% |
| 2.5 | 18.61% | 81.39% |
| 3.5 | 6.32% | 93.68% |
| 4.5 | 1.76% | 98.23% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 80.99% | 19.01% |
| 1.5 | 49.42% | 50.58% |
| 2.5 | 23.23% | 76.77% |
| 3.5 | 8.73% | 91.27% |
| 4.5 | 2.71% | 97.29% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 4.33% | 23.10 |
| 1 | 13.59% | 7.36 |
| 2 | 21.34% | 4.69 |
| 3 | 22.33% | 4.48 |
| 4 | 17.53% | 5.70 |
| 5+ | 20.88% | 4.79 |
|
大 2.5 60.74%
小 2.5 39.26%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
33.16%
平
25.05%
客 胜
41.79%
大小球 2.5
大 2.5
60.74%
小 2.5
39.26%
双方进球
是
62.55%
否
37.45%
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 | 6.06% 16.5 | 10.03% 9.97 | 83.91% 1.19 |
| -1.5 | 16.09% 6.21 | — | 83.91% 1.19 |
| -1.0 | 16.09% 6.21 | 18.24% 5.48 | 65.66% 1.52 |
| -0.5 | 34.34% 2.91 | — | 65.66% 1.52 |
| 0 (平手) | 34.34% 2.91 | 23.58% 4.24 | 42.08% 2.38 |
| +0.5 | 57.92% 1.73 | — | 42.08% 2.38 |
| +1.0 | 57.92% 1.73 | 20.46% 4.89 | 21.62% 4.63 |
| +1.5 | 78.38% 1.28 | — | 21.62% 4.63 |
| +2.0 | 78.38% 1.28 | 12.62% 7.92 | 9.0% 11.11 |
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。
