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
16.74%
公平赔率
5.97
平
23.29%
公平赔率
4.29
客 胜
59.97%
公平赔率
1.67
最可能比分
0 - 1
概率 11.55%
公平赔率 8.66
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 | 5.97 | — | |
| 平 | 4.29 | — | |
| 客 胜 | 1.67 | — |
精确比分概率与公平赔率
| # | 精确比分 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0-1 | 11.55% | 8.66 |
| 2 | 0-2 | 10.98% | 9.11 |
| 3 | 1-1 | 10.4% | 9.62 |
| 4 | 1-2 | 9.88% | 10.12 |
| 5 | 0-3 | 6.95% | 14.39 |
| 6 | 1-3 | 6.26% | 15.98 |
| 7 | 0-0 | 6.08% | 16.44 |
| 8 | 1-0 | 5.47% | 18.27 |
| 9 | 2-1 | 4.68% | 21.37 |
| 10 | 2-2 | 4.45% | 22.5 |
比分矩阵
主队进球 ↓ · 客队进球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
6.08%
16.44
|
11.55%
8.66
|
10.98%
9.11
|
6.95%
14.39
|
3.3%
30.28
|
1.25%
79.69
|
| 1 |
5.47%
18.27
|
10.4%
9.62
|
9.88%
10.12
|
6.26%
15.98
|
2.97%
33.65
|
1.13%
88.55
|
| 2 |
2.46%
40.6
|
4.68%
21.37
|
4.45%
22.5
|
2.82%
35.52
|
1.34%
74.78
|
0.51%
196.77
|
| 3 |
0.74%
135.35
|
1.4%
71.24
|
1.33%
74.99
|
0.84%
118.4
|
0.4%
249.25
|
0.15%
655.74
|
| 4 |
0.17%
601.68
|
0.32%
316.56
|
0.3%
333.22
|
0.19%
526.32
|
0.09%
1107.42
|
0.03%
2915.45
|
| 5 |
0.03%
3344.48
|
0.06%
1757.47
|
0.05%
1851.85
|
0.03%
2923.98
|
0.02%
6172.84
|
0.01%
16129.03
|
其他比分（任一方 6 球及以上）
1.36%
·
公平:
73.78
双方球队进球数
主队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.34% | 40.66% |
| 1.5 | 22.75% | 77.25% |
| 2.5 | 6.29% | 93.71% |
| 3.5 | 1.35% | 98.65% |
| 4.5 | 0.23% | 99.77% |
客队
| 大 | 小 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 85.04% | 14.96% |
| 1.5 | 56.62% | 43.37% |
| 2.5 | 29.63% | 70.37% |
| 3.5 | 12.53% | 87.47% |
| 4.5 | 4.41% | 95.59% |
全场总进球
| 进球 | 概率 | 赔率 |
|---|---|---|
| 0 | 6.08% | 16.44 |
| 1 | 17.03% | 5.87 |
| 2 | 23.84% | 4.20 |
| 3 | 22.25% | 4.49 |
| 4 | 15.57% | 6.42 |
| 5+ | 15.23% | 6.57 |
|
大 2.5 53.05%
小 2.5 46.95%
|
||
关键盘口概率
1X2
主 胜
16.74%
平
23.29%
客 胜
59.97%
大小球 2.5
大 2.5
53.05%
小 2.5
46.95%
双方进球
是
50.47%
否
49.53%
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 | 1.39% 71.83 | 4.2% 23.79 | 94.4% 1.06 |
| -1.5 | 5.6% 17.87 | — | 94.4% 1.06 |
| -1.0 | 5.6% 17.87 | 11.69% 8.55 | 82.71% 1.21 |
| -0.5 | 17.29% 5.78 | — | 82.71% 1.21 |
| 0 (平手) | 17.29% 5.78 | 21.87% 4.57 | 60.84% 1.64 |
| +0.5 | 39.15% 2.55 | — | 60.84% 1.64 |
| +1.0 | 39.15% 2.55 | 24.69% 4.05 | 36.16% 2.77 |
| +1.5 | 63.84% 1.57 | — | 36.16% 2.77 |
| +2.0 | 63.84% 1.57 | 18.73% 5.34 | 17.43% 5.74 |
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。
