Dekani vs Krka Statistics & Analysis

May 23, 2026 - 15:00
4 1.45
3 1.25
xG Accuracy: 31%
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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 Over 2.5 (7 goals) ✖ Incorrect
  • Both Teams To Score BTTS No Yes ✖ Incorrect
  • 1X2 Dekani Dekani ✔ Correct
  • Correct Score Insights 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 4-3 ✖ Incorrect

AI match briefing

AI Match Summary

Leitura rápida sobre como o modelo lê esse confronto.

  • Liga: 2. SNL
  • Calendário: Dekani vs Krka
  • Começo: 2026-05-24 15:00:00
  • 1X2 (modelo): Lar 41.8% · Empate 25.7% · Ausente 32.6%
  • xG (mostrando): Dekani 1.45 — Krka 1.25 (xG total ≈ 2.7)
  • Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): BTTS No
  • Modelo: 67.9% · Implícito: 41.5% · Borda de probabilidade: +26.4 pts · Est. EV: +52.8%
  • BTTS (modelo): Sim 32.1% · Não 67.9%
  • Pontuação correta (compartimento superior): 1-1 (12.4%)

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

1X2 pode parecer equilibrado mesmo quando os mercados paralelos mostram uma estrutura mais clara.

Best Bet + Reason

O título principal do mecanismo é: BTTS No.

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.

Nenhuma escolha é uma garantia; a variação é especialmente grande em mercados de scoreline.

FAQ

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.

Qual é a linha com melhor suporte neste instantâneo?

Combine a carta de herói acima: se estiver escrito “Escolha Primária de Apostas”, essa etapa limpou as regras primárias; se disser “Melhor +EV (mercados rastreados)”, é a linha +EV mais forte que não atendeu aos limites primários mais rígidos. Os marcadores abaixo repetem o mesmo modelo%,% implícito, borda (pts) e EV% daquela placa.

Por que 1X2 pode parecer pouco atraente e os totais não?

Os preços apertados de 1X2 muitas vezes incorporam uma divisão justa de três vias, de modo que o EV no vencedor da partida pode ficar negativo mesmo quando Over/Under ou BTTS ainda divergem do modelo – compare a linha 1X2 nas cartas de mercado com O/U e BTTS.

Risk Factors

  • 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%).

Methodology

  • 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.

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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2. SNL 2. SNLStandings
# TEAM MP W D L PTS
1 Brinje-Grosuplje 30 23 6 1 75
2 Nafta 30 23 6 1 75
3 Triglav 30 20 4 6 64
4 Beltinci 30 18 6 6 60
5 Tabor Sežana 30 15 5 10 50
6 Bistrica 30 13 6 11 45
7 Dravinja 30 10 7 13 37
8 Rudar 30 9 10 11 37
9 Bilje 30 9 7 14 34
10 Dekani 30 8 9 13 33
11 Slovan Ljubljana 30 9 5 16 32
12 Krka 30 6 11 13 29
13 Ilirija 30 6 9 15 27
14 Krško 30 7 5 18 26
15 Gorica 30 4 10 16 22
16 Jesenice 30 4 6 20 18
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Triglav 30 72 28 +44 64
2 Brinje-Grosuplje 30 70 26 +44 75
3 Nafta 30 65 23 +42 75
4 Beltinci 30 55 25 +30 60
5 Bistrica 30 50 36 +14 45
6 Rudar 30 46 39 +7 37
7 Dekani 30 40 46 -6 33
8 Ilirija 30 38 52 -14 27
9 Tabor Sežana 30 37 33 +4 50
10 Dravinja 30 32 44 -12 37
11 Krka 30 32 51 -19 29
12 Slovan Ljubljana 30 32 52 -20 32
13 Gorica 30 31 45 -14 22
14 Bilje 30 27 47 -20 34
15 Jesenice 30 26 68 -42 18
16 Krško 30 24 62 -38 26