FIFA World Cup
요약 Colombia vs Ghana
토요일 7월 4, 2026 01:30 경기 종료
최종 스코어
1 – 0
경기 종료: Colombia 1-0 Ghana. 저희 초기 AI 예측은 Colombia를 48,1%의 우승 후보로 보았습니다. 현실을 확률과 비교해 다가오는 FIFA World Cup 경기에 대한 판단을 보정하세요.
Colombia가 이번 samedi 01:30에 FIFA World Cup에서 Ghana를 맞이합니다. 저희 인공지능에 따르면 Colombia는 통계적 favorit으로 이 경기에 임합니다.
Colombia(FIFA World Cup 1위, 7점)는 이 경기를 홈에서의 기준 시험으로 임합니다. Ghana(3위, 4점)는 막판에 격차가 벌어지지 않도록 자신의 위치를 확인해야 합니다.
기억할 점
- 📊 박빙의 순위: Colombia (1위)와 Ghana (3위), 3점 차
AI Predictor 예측
💸 리플레이: 우리 예측을 따랐다면
AI의 예측: Colombia (48,1%, 배당률 2,19)
✅ 적중
| 베팅 | 총 환급 | 순수익 |
|---|---|---|
| 10 $ | 21,90 $ | +11,90 $ |
| 50 $ | 109,50 $ | +59,50 $ |
| 100 $ | 219,00 $ | +119,00 $ |
순위표
최근 경기력 상세 (최근 6경기)
Colombia
최근 경기력 상세 (최근 6경기)
- 2026-06-18
- 2026-06-24
- 2026-06-27
- 2026-07-04
- 2026-07-07
Colombia의 최근 기록: 최근 6경기 3승-1무-1패. 평균 1,60골 득점, 1,00 실점. BTTS는 40%, 2.5 이상은 40%로 관측되었습니다.
Ghana
최근 경기력 상세 (최근 6경기)
- 2026-06-17
- 2026-06-23
- 2026-06-27
- 2026-07-04
Ghana의 최근 기록: 최근 6경기 1승-1무-2패. 평균 0,50골 득점, 0,75 실점. BTTS는 25%, 2.5 이상은 25%로 관측되었습니다.
⚔️ 상대 전적 (최근 5경기)
| 날짜 | 경기 | 대회 |
|---|---|---|
| 2026-07-04 | Colombia 1-0 Ghana | FIFA World Cup |
우리의 분석
저희 분석은 여러 지표를 교차합니다: 순위(7점 대 4점), 현재 흐름(폼 – 대 –), 계산된 xG(1,15 대 0,48). 비대칭 경기에 특히 적합한 Dixon-Coles 모델은 Colombia 승리 확률 48,1%를 반환합니다.
AI가 이 예측에 도달한 방법
저희 AI는 세 가지 알고리즘을 결합합니다: Poisson(득점 분포), ELO(팀 상대 전력), Dixon-Coles(낮은 스코어 보정). 산출된 확률: Colombia 승리 48,1%, 무승부 38,0%, Ghana 승리 13,9%.
우리의 판정
요컨대 저희 모델은 Colombia 승리(48,1%)에 수렴하며 전형적인 스코어는 1-0. 22%의 2.5 이상 수치와 26%의 BTTS는 주목할 만합니다 — 연구할 두 시장입니다.
자주 묻는 질문
Colombia vs Ghana는 언제 열리나요? +
Colombia - Ghana 경기는 samedi juillet 4, 2026 01:30에 FIFA World Cup에서 예정되어 있습니다.
Colombia와 Ghana 중 누가 우승 후보인가요? +
당사 AI Predictor는 48,1% 승률로 Colombia을 우승 후보로 선택합니다. 전체 배당: Colombia에 48,1%, 무승부에 38,0%, Ghana에 13,9%.
Colombia vs Ghana의 가장 가능성 높은 스코어는? +
당사 Poisson 모델은 Colombia에 1,15, Ghana에 0,48의 기대 골(xG)로 1-0 최종 스코어를 예측합니다.
이 경기에서 2.5골 이상이 나올까요? +
당사 AI는 이 Colombia - Ghana 경기에서 Over 2.5골 확률을 22%로 추정합니다.
Talacote는 이 예측을 어떻게 계산하나요? +
당사 AI Predictor는 세 가지 알고리즘을 결합합니다: 골 분포를 위한 Poisson, 상대 팀 강도를 위한 ELO, 낮은 스코어 보정을 위한 Dixon-Coles. 분석은 폼, 순위, 역사적 데이터를 교차 참조합니다.
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