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諾高平 vs 布洛馬波卡納
>11.5: 25.8%
FC KTP vs 格尼斯坦
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>10.5: 19.48% <9.5: 80.52% 如賠率為1.78 大球期望值:-0.65 如賠率為1.92 小球期望值:0.55
艾夫斯堡 vs 赫根
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>10.5: 30.22%
查路 vs 馬利漢
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>9.5: 38.1% <9.5: 61.9% 如賠率為1.78 大球期望值:-0.32 如賠率為1.91 小球期望值:0.18
KFUM奧斯陸 vs 拜尼
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>10.5: 34.75% <10.5: 65.25% 如賠率為2.08 大球期望值:-0.28 如賠率為1.66 小球期望值:0.08
FC愛媛 vs 山形山神
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>10.5: 30.22%
熊本羅亞素 vs 磐田山葉
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>10.5: 56.38% <10.5: 43.62% 如賠率為2.2 大球期望值:0.24 如賠率為1.59 小球期望值:-0.31
哈馬比 vs 華納莫
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>11.5: 96.94% <9.5: 3.06% 如賠率為2.2 大球期望值:1.13 如賠率為1.59 小球期望值:-0.95
千葉市原 vs 鳥棲砂岩
>9.5: 34.66%
FC今治 vs 甲府風林
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>9.5: 31.25% <9.5: 68.75% 如賠率為1.84 大球期望值:-0.43 如賠率為1.86 小球期望值:0.28
名古屋鯨魚 vs 東京綠茵
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>9.5: 33.52% <9.5: 66.48% 如賠率為2.13 大球期望值:-0.29 如賠率為1.63 小球期望值:0.08
神戶勝利船 vs 湘南比馬
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>9.5: 72.21% <9.5: 27.79% 如賠率為1.81 大球期望值:0.31 如賠率為1.89 小球期望值:-0.47
秋田藍閃電 vs 水戶蜀葵
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>9.5: 22.83% <9.5: 77.17% 如賠率為2.13 大球期望值:-0.51 如賠率為1.63 小球期望值:0.26
FC達拉斯 vs 明尼蘇達聯
使用負二項分佈和Sharpe regression計算,每場均有模型機率及期望值
>9.5: 33.52% <9.5: 66.48% 如賠率為1.94 大球期望值:-0.35 如賠率為1.76 小球期望值:0.17
紐約城 vs FC多倫多
使用負二項分佈和Sharpe regression計算，每場均有模型機率及期望值
>10.5：88.77% <10.5：11.23% 如賠率為2.22 大球期望值：0.92 如賠率為1.58 小球期望值：-0.82