ได้เปรียบชัด
Morocco · 82.5%
ผล 1X2: Morocco 82.5% (Poisson + Elo; λ เจ้าบ้าน 0.35, λ ทีมเยือน 2.41)
พยากรณ์ AI รายนัด
| ผล | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| Scotland | 3.2% |
| เสมอ | 14.3% |
| Morocco | 82.5% |
ความน่าจะเป็นเส้น gol Poisson
| เส้น | สูง | ต่ำ |
|---|---|---|
| 0.5 | 93.0% | 7.0% |
| 1.5 | 76.9% | 23.1% |
| 2.5 | 52.1% | 47.9% |
| 3.5 | 29.9% | 70.1% |
| 4.5 | 14.6% | 85.4% |
แนวโน้มการแข่ง
สูง 2.5 ประตู
52.1%
สมดุล
ต่ำ 2.5 ประตู
47.9%
ทั้งสองทีมยิงได้
27.6%
น่าจะเป็น
คลีนชีตมีแนวโน้ม
72.4%
รวม λ Poisson = 2.76 (สูง 2.5 52.1% · ต่ำ 2.5 47.9%)
BTTS ไม่ 72.4% — อย่างน้อยหนึ่งฝ่ายไม่ยิงในความน่าจะเป็นร่วม
สกอร์ที่เป็นไปได้มากที่สุด
| สกอร์ | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| 0-2 | 18.4% |
| 0-1 | 15.3% |
| 0-3 | 14.8% |
| 0-4 | 8.9% |
| 1-2 | 6.4% |
เซลล์ Poisson สูงสุด: 0-2 18.4% (ความแปรผันสกอร์แม่นยำสูง)
สรุปโมเดล
1X2 จาก λ Elo (0.35 / 2.41): เจ้า 3.2%, เสมอ 14.3%, เยือน 82.5% ที่มา: Poisson Dixon–Coles — ไม่ใช่ราคาเจ้ามือ
ความชัดของการพยากรณ์
ความชัด:
สูง
ความชัดเชิงคุณภาพของ 1X2 — ไม่ใช่ช่วงความเชื่อมั่นที่ calibrate แล้ว
- ผลนำ 82.5% นำอันดับ 2 68.2 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
