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
27.12%
公平赔率
3.69
平
25.17%
公平赔率
3.97
客 胜
47.7%
公平赔率
2.1
最可能比分
1 - 1
概率 11.01%
公平赔率 9.08
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 | 3.69 | — | |
| 平 | 3.97 | — | |
| 客 胜 | 2.1 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.01% | 9.08 |
| 2 | 1-2 | 9.47% | 10.56 |
| 3 | 0-1 | 8.74% | 11.45 |
| 4 | 0-2 | 7.51% | 13.31 |
| 5 | 2-1 | 6.93% | 14.42 |
| 6 | 1-0 | 6.4% | 15.63 |
| 7 | 2-2 | 5.96% | 16.77 |
| 8 | 1-3 | 5.43% | 18.42 |
| 9 | 0-0 | 5.08% | 19.69 |
| 10 | 0-3 | 4.31% | 23.21 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.08%
19.69
|
8.74%
11.45
|
7.51%
13.31
|
4.31%
23.21
|
1.85%
53.99
|
0.64%
156.94
|
| 1 |
6.4%
15.63
|
11.01%
9.08
|
9.47%
10.56
|
5.43%
18.42
|
2.33%
42.85
|
0.8%
124.55
|
| 2 |
4.03%
24.8
|
6.93%
14.42
|
5.96%
16.77
|
3.42%
29.24
|
1.47%
68.01
|
0.51%
197.71
|
| 3 |
1.69%
59.05
|
2.91%
34.33
|
2.5%
39.92
|
1.44%
69.63
|
0.62%
161.94
|
0.21%
470.81
|
| 4 |
0.53%
187.48
|
0.92%
108.99
|
0.79%
126.74
|
0.45%
221.04
|
0.19%
514.14
|
0.07%
1494.77
|
| 5 |
0.13%
744.05
|
0.23%
432.53
|
0.2%
503.02
|
0.11%
877.19
|
0.05%
2040.82
|
0.02%
5917.16
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.03%
·
公平:
96.74
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 71.63% | 28.37% |
| 1.5 | 35.89% | 64.11% |
| 2.5 | 13.38% | 86.62% |
| 3.5 | 3.92% | 96.08% |
| 4.5 | 0.94% | 99.06% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 82.09% | 17.91% |
| 1.5 | 51.29% | 48.71% |
| 2.5 | 24.81% | 75.19% |
| 3.5 | 9.62% | 90.38% |
| 4.5 | 3.09% | 96.91% |
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
27.12%
平
25.17%
客 胜
47.70%
大小球 2.5
大 2.5
57.23%
小 2.5
42.77%
双方进球
是
58.81%
否
41.19%
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 | 3.88% 25.75 | 7.86% 12.72 | 88.26% 1.13 |
| -1.5 | 11.74% 8.52 | — | 88.26% 1.13 |
| -1.0 | 11.74% 8.52 | 16.34% 6.12 | 71.91% 1.39 |
| -0.5 | 28.09% 3.56 | — | 71.91% 1.39 |
| 0 (平手) | 28.09% 3.56 | 23.7% 4.22 | 48.21% 2.07 |
| +0.5 | 51.79% 1.93 | — | 48.21% 2.07 |
| +1.0 | 51.79% 1.93 | 22.31% 4.48 | 25.9% 3.86 |
| +1.5 | 74.1% 1.35 | — | 25.9% 3.86 |
| +2.0 | 74.1% 1.35 | 14.64% 6.83 | 11.26% 8.88 |
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。
