เข้าสู่ระบบเพื่อดูคำตัดสินการเดิมพันแบบเต็ม
ลงทะเบียนฟรีเพื่อปลดล็อกคำตัดสินการเดิมพันขั้นสุดท้าย — ตลาดใดผ่าน +EV อาจอยู่ที่ไหน และคำเตือน steam
| ผล | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| South Africa | 19.8% |
| เสมอ | 26.7% |
| South Korea | 53.5% |
| เส้น | สูง | ต่ำ |
|---|---|---|
| 0.5 | 91.8% | 8.2% |
| 1.5 | 76.6% | 23.4% |
| 2.5 | 50.6% | 49.4% |
| 3.5 | 28.6% | 71.4% |
| 4.5 | 13.7% | 86.3% |
รวม λ Poisson = 2.7 (สูง 2.5 50.6% · ต่ำ 2.5 49.4%)
BTTS ใช่ 52.7% · ไม่ 47.3% — แบ่ง BTTS ใกล้เคียง
| สกอร์ | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| 0-1 | 11.6% |
| 1-1 | 11.3% |
| 0-2 | 10.0% |
| 1-2 | 9.7% |
| 0-0 | 6.7% |
เซลล์ Poisson สูงสุด: 0-1 11.6% (ความแปรผันสกอร์แม่นยำสูง)
1X2 จาก λ Elo (0.98 / 1.72): เจ้า 19.8%, เสมอ 26.7%, เยือน 53.5% ที่มา: Poisson Dixon–Coles — ไม่ใช่ราคาเจ้ามือ
ความชัดเชิงคุณภาพของ 1X2 — ไม่ใช่ช่วงความเชื่อมั่นที่ calibrate แล้ว
- ผลนำ 53.5% นำอันดับ 2 26.8 pp
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
