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Colombia W vs Uruguay W Statistics & Analysis

Colombia W Colombia W
Jun 05, 2026 - 23:00
1 1.91
0 1.02
xG Accuracy: 59%
Uruguay W Uruguay W
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Tracked markets vs full-time result

Each row compares the model’s highlighted side (or lean) to what happened at full time.

  • Market Prediction Result Outcome
  • Over / Under 2.5 Under 2.5 Under 2.5 (1 goals) ✔ Correct
  • Both Teams To Score BTTS Yes No ✖ Incorrect
  • 1X2 Colombia W Colombia W ✔ Correct
  • Correct Score Insights 1-1, 1-0, 2-1, 2-0, 3-1 1-0 ✔ Correct

AI match briefing

AI Match Summary

この試合の試合前のスナップショット。

  • リーグ: CONMEBOL Nations League Women
  • 治具: Colombia W vs Uruguay W
  • キックオフ: 2026-06-05 20:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 56.8% · 描く 24.8% · 離れて 18.4%
  • xG (表示中): Colombia W 1.91 — Uruguay W 1.02 (合計 xG ≈ 2.93)
  • プライマリ / ヘッドライン (表示されている場合はベッティング プライマリ ピック): BTTS Yes
  • モデル: 55.8% · 暗黙: 49.5% · 確率エッジ: +6.3 pts · 推定。 EV: +6.6%
  • BTTS（モデル）: はい 55.8% · いいえ 44.2%
  • 正しいスコア (上部ビン): 1-1 (10.4%)

カードを階層化に使用します。このテキストは、同じ入力を物語形式で再説明しているだけです。

1X2 は、サイドマーケットがより明確な構造を示している場合でも、バランスが取れているように見えます。

Best Bet + Reason

意思決定エンジンからの主な選択: BTTS Yes.

モデルの確率がオッズからの暗黙の確率と比較され、確率のエッジが強調表示されます。 EV は、追跡される最良の小数点価格と同じモデル確率を使用します。

ピックがないことは保証されません。スコアライン市場では分散が特に大きくなります。

FAQ

EV と確率ギャップをどのように読み取るべきですか?

確率エッジ = モデル確率から暗黙的確率を差し引いた値 (ここでは パーセント ポイントで報告されます)。 EV ≈ モデル確率 × 最も追跡された 10 進オッズ − 1、単位賭け金当たりのリターン として示されます。これらは関連していますが、交換可能なラベルではありません。

このスナップショットで最もサポートされている行は何ですか?

上の ヒーロー カードを照合します。「プライマリー ピックに賭ける」と表示されている場合、そのレッグはプライマリー ルールをクリアしています。 「Best +EV (追跡市場)」と表示されている場合、それは、より厳格なプライマリしきい値を満たさなかった最も強力な +EV ラインです。以下の箇条書きは、そのカードと同じモデル %、暗示 %、エッジ (pts)、および EV % を繰り返しています。

合計は魅力的ではないのに、1X2 は魅力的に見えないのはなぜですか?

1X2 の価格が厳しい場合、公平な 3 者分割が組み込まれることが多いため、オーバー/アンダーまたは BTTS が依然としてモデルから乖離している場合でも、試合勝者の EV はマイナスにとどまる可能性があります。市場カードの 1X2 行を O/U および BTTS と比較してください。

最も可能性の高い正しいスコアが良い賭けでしょうか?

通常、単独のベットとしていいえ: 「最も可能性の高い」スコアラインは依然として 絶対確率が低い テール イベント (多くの場合 1 桁、場合によっては 10 代前半) です。コンテキストとして使用してください。正しいスコアの賭け金は「楽しい/小さい」バケツに入れておいてください。

Risk Factors

  • 価格変動: 暗黙の確率と EV はオッズに応じて変動します。
  • サンプル/データのギャップ: 情報が少ないリーグでは予測の幅が広がります。
  • プレー中の状態: ここではゴールとレッドカードはモデル化されていません。
  • スコアラインの分散: 最も可能性の高いスコアラインは、通常、絶対確率が低い結果です (多くの場合、20% を大きく下回ります)。

Methodology

  • 入力: 公開予測ページと同じ構造化された事実バンドル (xG / ポアソン スナップショット、利用可能な市場 EV、意思決定エンジン v2)。
  • コンプライアンス: 教育フレームワークのみ。個人的なアドバイスではありません。

Last Updated

June 08, 2026 (UTC)

How to use this
  • Focus on the Primary line when you want one actionable idea.
  • Do not parlay many thin-edge picks together; edges do not add reliably.
  • Treat longshots as optional, high-stake-sizing plays only.

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