| Resultado | Probabilidad |
|---|---|
| Qatar | 9.4% |
| Empate | 21.4% |
| Switzerland | 69.3% |
| Línea | Más | Menos |
|---|---|---|
| 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% |
Total λ Poisson = 2.7 (Más 2,5 50.6% · Menos 2,5 49.4%).
BTTS Sí 42.6% · No 57.4% — reparto BTTS equilibrado.
| Marcador | Probabilidad |
|---|---|
| 0-2 | 14.2% |
| 0-1 | 13.8% |
| 0-3 | 9.7% |
| 1-2 | 9.1% |
| 1-1 | 8.9% |
Celda Poisson top: 0-2 al 14.2% (alta varianza de marcador exacto).
1X2 desde λ Elo (0.64 / 2.06): local 9.4%, empate 21.4%, visitante 69.3%. Fuente: rejilla Poisson Dixon–Coles — no cuotas de casas.
Claridad cualitativa del 1X2 — no es un intervalo de confianza calibrado.
- Líder 69.3% con 47.9 pp sobre el 2.º.
¿Cómo se calculan las probabilidades de victoria?
Los goles esperados (λ) local/visitante se derivan de ratings Elo y parámetros del torneo, luego se aplican a una rejilla Poisson Dixon–Coles para obtener 1X2, líneas de goles y marcadores de esta página.
¿Es esta página un consejo de apuestas?
No. OddsGPT muestra probabilidades del modelo con fines informativos. No recomendamos apuestas ni tamaños de stake.
¿Qué significa xG / λ aquí?
λ es el número de goles esperados antes de simular la varianza. Es entrada de la matriz Poisson, no una stat xG post-partido.
¿Por qué las probabilidades de marcador exacto son bajas?
Incluso el marcador más probable suele estar bajo 15% porque muchas combinaciones comparten la masa — normal en Poisson.
