ได้เปรียบชัด
Argentina · 66.9%
ผล 1X2: Argentina 66.9% (Poisson + Elo; λ เจ้าบ้าน 0.70, λ ทีมเยือน 2.00)
พยากรณ์ AI รายนัด
| ผล | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| Jordan | 10.7% |
| เสมอ | 22.4% |
| Argentina | 66.9% |
ความน่าจะเป็นเส้น gol Poisson
| เส้น | สูง | ต่ำ |
|---|---|---|
| 0.5 | 92.1% | 7.9% |
| 1.5 | 76.4% | 23.6% |
| 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
44.6%
สมดุล
คลีนชีตมีแนวโน้ม
55.4%
รวม λ Poisson = 2.7 (สูง 2.5 50.6% · ต่ำ 2.5 49.4%)
BTTS ใช่ 44.6% · ไม่ 55.4% — แบ่ง BTTS ใกล้เคียง
สกอร์ที่เป็นไปได้มากที่สุด
| สกอร์ | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| 0-2 | 13.5% |
| 0-1 | 13.5% |
| 1-2 | 9.4% |
| 1-1 | 9.4% |
| 0-3 | 9.0% |
เซลล์ Poisson สูงสุด: 0-2 13.5% (ความแปรผันสกอร์แม่นยำสูง)
สรุปโมเดล
1X2 จาก λ Elo (0.70 / 2.00): เจ้า 10.7%, เสมอ 22.4%, เยือน 66.9% ที่มา: Poisson Dixon–Coles — ไม่ใช่ราคาเจ้ามือ
ความชัดของการพยากรณ์
ความชัด:
สูง
ความชัดเชิงคุณภาพของ 1X2 — ไม่ใช่ช่วงความเชื่อมั่นที่ calibrate แล้ว
- ผลนำ 66.9% นำอันดับ 2 44.5 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
