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Jagiellonia vs Pogon Szczecin Statistics & Analysis

May 09, 2026 - 15:30
3 1.62
2 1.33
xG Accuracy: 57%
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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
  • Mais / Menos de 2.5 Abaixo de 2.5 Acima de 2.5 (5 goals) ✖ Incorrect
  • Ambas as Equipes Marcam BTTS Não Sim ✖ Incorrect
  • 1X2 Jagiellonia Jagiellonia ✔ Correct
  • Insights de placar exato 1-1 3-2 ✖ Incorrect

Briefing IA da partida

Resumo da partida IA

Leitura rápida sobre como o modelo lê esse confronto.

  • Liga: Ekstraklasa
  • Calendário: Jagiellonia vs Pogon Szczecin
  • Começo: 2026-05-09 16:00:00
  • 1X2 (modelo): Lar 42.8% · Empate 27.2% · Ausente 30.0%
  • xG (mostrando): Jagiellonia 1.62 — Pogon Szczecin 1.33 (xG total ≈ 2.95)
  • Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): Under 2.5 goals
  • Modelo: 43.5% · Implícito: 38.5% · Borda de probabilidade: +5.0 pts · Est. EV: +10.9%
  • BTTS (modelo): Sim 60.5% · Não 39.5%
  • Pontuação correta (compartimento superior): 1-1 (11.3%)

Use os cartões para níveis; este texto apenas reafirma as mesmas informações em forma narrativa.

O estado inicial da partida pode afastar os gols realizados das projeções pré-chute.

Melhor aposta e motivos

O título principal do mecanismo é: Under 2.5 goals.

A probabilidade do modelo é comparada à probabilidade implícita das probabilidades para destacar uma margem de probabilidade; EV usa o mesmo modelo de probabilidade com o melhor preço decimal rastreado.

Apenas uma modesta vantagem +EV é destacada aqui; dimensione com cautela e verifique novamente se as probabilidades mudam.

FAQ

O que muda primeiro se as probabilidades mudarem?

Probabilidades implícitas e EV mudam imediatamente com o preço; as probabilidades do modelo neste instantâneo não são atualizadas até que o pipeline seja executado novamente. Atualize após a linha de material se mover.

Como devo ler o EV versus uma lacuna de probabilidade?

Margem de probabilidade = probabilidade do modelo menos probabilidade implícita (relatada aqui em pontos percentuais). EV ≈ probabilidade do modelo × melhores probabilidades decimais rastreadas − 1, mostrado como retorno por unidade de aposta. Eles são rótulos relacionados, mas não intercambiáveis.

Quem tem vantagem no mercado de vencedores de jogos?

Use as porcentagens do modelo 1X2 no resumo e o cartão de mercado 1X2: o lado com a % de modelo mais alta é o modelo lean, mas marque EV — um lean ainda pode ser -EV ​​após os preços.

A pontuação correta mais provável é uma boa aposta?

Normalmente não como uma aposta independente: o resultado “mais provável” ainda é um evento final de probabilidade absoluta baixa (geralmente de um dígito, às vezes adolescentes baixos). Use-o como contexto; mantenha qualquer aposta de pontuação correta no grupo “divertido/pequeno”.

Fatores de risco

  • Movimento de preços: probabilidades implícitas e movimento EV com probabilidades.
  • Lacunas de amostras/dados: ligas com pouca informação ampliam as faixas de previsão.
  • Estado em jogo: gols e cartões vermelhos não são modelados aqui.
  • Variação da pontuação: a pontuação mais provável ainda é geralmente um resultado de probabilidade absoluta baixa (muitas vezes bem abaixo de 20%).

Metodologia

  • Entradas: mesmo pacote de fatos estruturados da página de previsão pública (instantâneo xG/Poisson, EV de mercado quando disponível, mecanismo de decisão v2).
  • Conformidade: Somente enquadramento educacional; não aconselhamento personalizado.

Última atualização

May 17, 2026 (UTC)

Como usar isso
  • Concentre-se na linha Primária quando quiser uma ideia viável.
  • Não combine muitas palhetas de ponta fina juntas;as bordas não são adicionadas de forma confiável.
  • Trate os arremessos de longa distância apenas como jogadas opcionais e de alto risco.

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Ekstraklasa EkstraklasaClassificação
# EQUIPE J V E D Pts
1 Lech Poznan 33 16 11 6 59
2 Gornik Zabrze 33 15 8 10 53
3 Jagiellonia 32 14 10 8 52
4 Raków Częstochowa 32 14 7 11 49
5 Zaglebie Lubin 33 13 9 11 48
6 GKS Katowice 32 14 6 12 48
7 Wisla Plock 33 12 9 12 45
8 Radomiak Radom 33 11 11 11 44
9 Pogon Szczecin 33 13 5 15 44
10 Legia Warszawa 32 10 13 9 43
11 Motor Lublin 33 10 13 10 43
12 Korona Kielce 33 11 9 13 42
13 Piast Gliwice 32 11 8 13 41
14 Cracovia Krakow 33 9 14 10 41
15 Widzew Łódź 33 11 6 16 39
16 Lechia Gdansk 32 12 7 13 38
17 Arka Gdynia 32 9 9 14 36
18 Nieciecza 32 7 7 18 28
# EQUIPE J GM GS +/- Pts
1 Lech Poznan 33 60 43 +17 59
2 Lechia Gdansk 32 59 60 -1 38
3 Jagiellonia 32 53 39 +14 52
4 Radomiak Radom 33 50 47 +3 44
5 GKS Katowice 32 48 42 +6 48
6 Pogon Szczecin 33 46 48 -2 44
7 Motor Lublin 33 46 49 -3 43
8 Zaglebie Lubin 33 45 37 +8 48
9 Raków Częstochowa 32 45 39 +6 49
10 Gornik Zabrze 33 44 36 +8 53
11 Piast Gliwice 32 40 41 -1 41
12 Korona Kielce 33 39 39 0 42
13 Widzew Łódź 33 39 40 -1 39
14 Cracovia Krakow 33 38 41 -3 41
15 Nieciecza 32 37 61 -24 28
16 Legia Warszawa 32 36 36 0 43
17 Wisla Plock 33 32 36 -4 45
18 Arka Gdynia 32 32 55 -23 36
# EQUIPE J xG xGC +/- Pts
1 Lech Poznan 33 58.4 34.1 +24.3 59
2 Raków Częstochowa 32 51.3 39.8 +11.5 49
3 Legia Warszawa 32 42.8 33.9 +8.9 43
4 Lechia Gdansk 32 47.2 42.3 +4.9 38
5 Pogon Szczecin 33 50.5 47.6 +2.9 44
6 Piast Gliwice 32 42.1 39.4 +2.7 41
7 Cracovia Krakow 33 36.6 34.5 +2.1 41
8 Gornik Zabrze 33 40.5 38.7 +1.8 53
9 Widzew Łódź 33 37.6 36.4 +1.2 39
10 Korona Kielce 33 48.8 49.2 -0.4 42
11 Radomiak Radom 33 41.5 42.4 -0.9 44
12 Wisla Plock 33 40.9 43.2 -2.3 45
13 GKS Katowice 32 40.0 43.4 -3.4 48
14 Jagiellonia 32 40.3 47.1 -6.8 52
15 Zaglebie Lubin 33 32.9 40.9 -8.0 48
16 Nieciecza 32 41.1 53.0 -11.9 28
17 Motor Lublin 33 37.8 50.7 -12.9 43
18 Arka Gdynia 32 34.1 47.9 -13.8 36