ได้เปรียบชัด
Brazil · 68.6%
ผล 1X2: Brazil 68.6% (Poisson + Elo; λ เจ้าบ้าน 2.04, λ ทีมเยือน 0.66)
พยากรณ์ AI รายนัด
| ผล | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| Brazil | 68.6% |
| เสมอ | 21.6% |
| Haiti | 9.7% |
ความน่าจะเป็นเส้น gol Poisson
| เส้น | สูง | ต่ำ |
|---|---|---|
| 0.5 | 92.1% | 7.9% |
| 1.5 | 76.3% | 23.7% |
| 2.5 | 50.6% | 49.4% |
| 3.5 | 28.6% | 71.4% |
| 4.5 | 13.7% | 86.3% |
แนวโน้มการแข่ง
สูง 2.5 ประตู
50.6%
สมดุล
ต่ำ 2.5 ประตู
49.4%
ทั้งสองทีมยิงได้
43.2%
สมดุล
คลีนชีตมีแนวโน้ม
56.8%
รวม λ Poisson = 2.7 (สูง 2.5 50.6% · ต่ำ 2.5 49.4%)
BTTS ใช่ 43.2% · ไม่ 56.8% — แบ่ง BTTS ใกล้เคียง
สกอร์ที่เป็นไปได้มากที่สุด
| สกอร์ | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| 2-0 | 14.0% |
| 1-0 | 13.7% |
| 3-0 | 9.5% |
| 2-1 | 9.2% |
| 1-1 | 9.0% |
เซลล์ Poisson สูงสุด: 2-0 14.0% (ความแปรผันสกอร์แม่นยำสูง)
สรุปโมเดล
1X2 จาก λ Elo (2.04 / 0.66): เจ้า 68.6%, เสมอ 21.6%, เยือน 9.7% ที่มา: Poisson Dixon–Coles — ไม่ใช่ราคาเจ้ามือ
ความชัดของการพยากรณ์
ความชัด:
สูง
ความชัดเชิงคุณภาพของ 1X2 — ไม่ใช่ช่วงความเชื่อมั่นที่ calibrate แล้ว
- ผลนำ 68.6% นำอันดับ 2 47.0 pp
FAQ
คำนวณความน่าจะเป็นชนะอย่างไร?
λ เจ้าบ้าน/เยือนคำนวณจาก Elo และพารามิเตอร์ทournament แล้วใส่ตาราง Poisson Dixon–Coles เพื่อได้ 1X2 เส้น gol และสกอร์บนหน้านี้
หน้านี้เป็นคำแนะนำเดิมพันหรือไม่?
ไม่ OddsGPT แสดงความน่าจะเป็นโมเดลเพื่อข้อมูลเท่านั้น ไม่แนะนำการเดิมพันหรือขนาด stake
xG / λ หมายถึงอะไรที่นี่?
λ คือประตูที่คาดก่อนจำลองความแปรผัน เป็นอินพุต Poisson ไม่ใช่สถิติ xG หลังแข่ง
ทำไมความน่าจะเป็นสกอร์แม่นยำต่ำ?
แม้สกอร์ที่น่าจะเป็นที่สุดมักต่ำกว่า 15% เพราะหลายชุดแบ่งความน่าจะเป็น — ปกติใน Poisson
