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Union Berlin vs 1. FC Köln Statistics & Analysis

Union Berlin Union Berlin
May 02, 2026 - 13:30
2 1.33
2 2.08
xG Accuracy: 81%
1. FC Köln 1. FC Köln
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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 Acima de 2.5 Acima de 2.5 (4 goals) ✔ Correct
  • Ambas as Equipes Marcam BTTS Sim Sim ✔ Correct
  • 1X2 1. FC Köln Empate ✖ Incorrect
  • Insights de placar exato 1-2 2-2 ✖ Incorrect

Briefing IA da partida

Resumo da partida IA

Leitura rápida sobre como o modelo lê esse confronto.

  • Liga: Bundesliga
  • Calendário: Union Berlin vs 1. FC Köln
  • Começo: 2026-05-02 13:30:00
  • 1X2 (modelo): Lar 23.0% · Empate 23.5% · Ausente 53.5%
  • xG (mostrando): Union Berlin 1.33 — 1. FC Köln 2.08 (xG total ≈ 3.41)
  • Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): Over 2.5 goals
  • Modelo: 66.2% · Implícito: 50.1% · Borda de probabilidade: +16.1 pts · Est. EV: +30.4%
  • BTTS (modelo): Sim 65.5% · Não 34.4%
  • Pontuação correta (compartimento superior): 1-2 (9.5%)

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

A pontuação correta permanece com alta variação mesmo quando uma linha é mais provável no papel.

Melhor aposta e motivos

Escolha primária do mecanismo de decisão: Over 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.

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

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.

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.

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.

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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Bundesliga Bundesliga — Classificação
# EQUIPE J V E D Pts
1 Bayern München 34 28 5 1 89
2 Borussia Dortmund 34 22 7 5 73
3 RB Leipzig 34 20 5 9 65
4 VfB Stuttgart 34 18 8 8 62
5 1899 Hoffenheim 34 18 7 9 61
6 Bayer Leverkusen 34 17 8 9 59
7 SC Freiburg 34 13 8 13 47
8 Eintracht Frankfurt 34 11 11 12 44
9 FC Augsburg 34 12 7 15 43
10 FSV Mainz 05 34 10 10 14 40
11 Union Berlin 34 10 9 15 39
12 Borussia Mönchengladbach 34 9 11 14 38
13 Hamburger SV 34 9 11 14 38
14 1. FC Köln 34 7 11 16 32
15 Werder Bremen 34 8 8 18 32
16 VfL Wolfsburg 34 7 8 19 29
17 1. FC Heidenheim 34 6 8 20 26
18 FC St. Pauli 34 6 8 20 26
# EQUIPE J GM GS +/- Pts
1 Bayern München 34 122 36 +86 89
2 VfB Stuttgart 34 71 49 +22 62
3 Borussia Dortmund 34 70 34 +36 73
4 Bayer Leverkusen 34 68 47 +21 59
5 RB Leipzig 34 66 47 +19 65
6 1899 Hoffenheim 34 65 52 +13 61
7 Eintracht Frankfurt 34 61 65 -4 44
8 SC Freiburg 34 51 57 -6 47
9 1. FC Köln 34 49 63 -14 32
10 FC Augsburg 34 45 61 -16 43
11 VfL Wolfsburg 34 45 69 -24 29
12 FSV Mainz 05 34 44 53 -9 40
13 Union Berlin 34 44 58 -14 39
14 Borussia Mönchengladbach 34 42 53 -11 38
15 1. FC Heidenheim 34 41 72 -31 26
16 Hamburger SV 34 40 54 -14 38
17 Werder Bremen 34 37 60 -23 32
18 FC St. Pauli 34 29 60 -31 26
# EQUIPE J xG xGC +/- Pts
1 Bayern München 34 94.5 37.0 +57.5 89
2 Borussia Dortmund 34 60.5 38.5 +22.0 73
3 Bayer Leverkusen 34 60.9 43.0 +17.9 59
4 RB Leipzig 34 65.2 48.7 +16.5 65
5 VfB Stuttgart 34 59.0 47.2 +11.8 62
6 1899 Hoffenheim 34 53.4 50.0 +3.4 61
7 SC Freiburg 34 47.0 46.7 +0.3 47
8 1. FC Köln 34 50.0 52.1 -2.1 32
9 FSV Mainz 05 34 49.4 52.0 -2.6 40
10 Eintracht Frankfurt 34 42.8 49.0 -6.2 44
11 Borussia Mönchengladbach 34 41.3 50.8 -9.5 38
12 Union Berlin 34 41.7 51.7 -10.0 39
13 Werder Bremen 34 40.0 51.5 -11.5 32
14 FC Augsburg 34 44.7 59.4 -14.7 43
15 1. FC Heidenheim 34 44.9 59.9 -15.0 26
16 VfL Wolfsburg 34 43.6 60.3 -16.7 29
17 Hamburger SV 34 36.5 53.8 -17.3 38
18 FC St. Pauli 34 29.0 52.8 -23.8 26
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