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통계적 예측 — 보장된 승리 시스템이 아닙니다. Poisson + ELO + Dixon-Coles로 공개 데이터에서 계산된 확률.  ·  방법론 보기  ·  책임감 있는 도박

La Liga · 라운드 13

예측 Rayo Vallecano de Madrid vs Valencia CF

2026년 11월 22일 일요일 한국 시간 00:15

저희 AI 예측으로 Rayo Vallecano de Madrid - Valencia CF 경기의 우승 후보는 Rayo Vallecano de Madrid입니다(승리 확률 45,0%). 킥오프: 2026년 11월 22일 일요일 한국 시간 00:15.

저희 AI Predictor가 La Liga 맞대결 Rayo Vallecano de Madrid 대 Valencia CF를 검토했습니다. 판정: Rayo Vallecano de Madrid가 승률 45,0%로 출발합니다. 전체 분석은 아래에 있습니다.

Rayo Vallecano de Madrid(12점, 12위) 입장에서는 홈을 지키고 이점을 살리는 것이 관건입니다. Valencia CF(9점, 19위)에게는 걸린 것이 많습니다: 여기서의 결과가 순위표 상단을 재편할 수 있습니다.

기억할 점

  • 🗓️ 13라운드, La Liga

AI Predictor 예측

Rayo Vallecano 승리
45,0%
무승부
28,8%
Valencia 승리
26,2%
예상 스코어
1-1
2.5골 이상
59%
양 팀 득점
61%
기대 득점 (xG)
1,75 - 1,30
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이기면 얻을 금액
—
순수익 : —

순위표

Rayo Vallecano de Madrid
12위 (12pts)
Valencia CF
19위 (9pts)

우리의 분석

역사적 데이터와 현재 폼이 이 경기에서 수렴합니다. Rayo Vallecano de Madrid(폼: –)가 Valencia CF(폼: –)와 맞붙습니다. ELO 알고리즘은 내재 배당을 조정하고 2.5골 이상 확률 59%와 BTTS 61%를 드러냅니다 — value 베터에게 흥미로운 시장입니다.

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: Rayo Vallecano 승리 45,0%, 무승부 28,8%, Valencia 승리 26,2%.

우리의 판정

최종 예측: Rayo Vallecano de Madrid에 우위(승률 45,0%), 1-1 전망과 함께. 골 시장(2.5 이상 59%, BTTS 61%)은 이 경기의 또 다른 흥미로운 관점으로 남습니다.

자주 묻는 질문

Rayo Vallecano de Madrid vs Valencia CF는 언제 열리나요? +

Rayo Vallecano de Madrid - Valencia CF 경기는 2026년 11월 22일 일요일 한국 시간 00:15에 La Liga에서 예정되어 있습니다.

Rayo Vallecano de Madrid와 Valencia CF 중 누가 우승 후보인가요? +

당사 AI Predictor는 45,0% 승률로 Rayo Vallecano de Madrid을 우승 후보로 선택합니다. 전체 배당: Rayo Vallecano에 45,0%, 무승부에 28,8%, Valencia에 26,2%.

Rayo Vallecano de Madrid vs Valencia CF의 가장 가능성 높은 스코어는? +

당사 Poisson 모델은 Rayo Vallecano de Madrid에 1,75, Valencia CF에 1,30의 기대 골(xG)로 1-1 최종 스코어를 예측합니다.

이 경기에서 2.5골 이상이 나올까요? +

당사 AI는 이 Rayo Vallecano de Madrid - Valencia CF 경기에서 Over 2.5골 확률을 59%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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