Estatísticas / Futebol / Germany. 3. Liga / SV Wehen vs VfL Osnabrück

SV Wehen vs VfL Osnabrück Statistics & Analysis

May 03, 2026 - 14:30
2 1.00
3 1.32
xG Accuracy: 48%
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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 VfL Osnabrück VfL Osnabrück ✔ Correct
  • Insights de placar exato 0-1 2-3 ✖ Incorrect

Briefing IA da partida

Resumo da partida IA

Leitura rápida sobre como o modelo lê esse confronto.

  • Liga: 3. Liga
  • Calendário: SV Wehen vs VfL Osnabrück
  • Começo: 2026-05-02 12:00:00
  • 1X2 (modelo): Lar 26.6% · Empate 31.2% · Ausente 42.2%
  • xG (mostrando): SV Wehen 1.0 — VfL Osnabrück 1.32 (xG total ≈ 2.32)
  • Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): Under 2.5 goals
  • Modelo: 59.1% · Implícito: 46.5% · Borda de probabilidade: +12.6 pts · Est. EV: +21.1%
  • BTTS (modelo): Sim 48.0% · Não 52.0%
  • Pontuação correta (compartimento superior): 0-1 (13.0%)

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: Under 2.5 goals.

Se 1X2 parecer apertado, o mecanismo ainda poderá encontrar uma estrutura mais clara nos totais ou BTTS – isso é intencional.

Quando vários mercados estão perto de +EV, mantenha as apostas pequenas – a correlação significa que as margens não aumentam de forma clara.

FAQ

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.

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.

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.

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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3. Liga 3. LigaClassificação
# EQUIPE J V E D Pts
1 VfL Osnabrück 38 24 8 6 80
2 Energie Cottbus 38 21 9 8 72
3 Rot-Weiß Essen 38 20 10 8 70
4 MSV Duisburg 38 19 11 8 68
5 Hansa Rostock 38 18 13 7 67
6 Verl 38 18 10 10 64
7 Alemannia Aachen 38 19 7 12 64
8 TSV 1860 München 38 15 11 12 56
9 SV Wehen 38 15 8 15 53
10 Waldhof Mannheim 38 15 7 16 52
11 FC Viktoria Köln 38 15 6 17 51
12 FC Ingolstadt 04 38 13 10 15 49
13 SSV Jahn Regensburg 38 14 7 17 49
14 Stuttgart II 38 13 7 18 46
15 FC Saarbrücken 38 10 14 14 44
16 Hoffenheim II 38 12 7 19 43
17 Havelse 38 9 8 21 35
18 Erzgebirge Aue 38 7 13 18 34
19 SSV Ulm 1846 38 9 6 23 33
20 FC Schweinfurt 05 38 5 6 27 21
# EQUIPE J GM GS +/- Pts
1 Verl 38 82 48 +34 64
2 Rot-Weiß Essen 38 78 66 +12 70
3 Alemannia Aachen 38 76 57 +19 64
4 Hansa Rostock 38 74 49 +25 67
5 Energie Cottbus 38 72 51 +21 72
6 VfL Osnabrück 38 66 34 +32 80
7 MSV Duisburg 38 66 49 +17 68
8 FC Ingolstadt 04 38 65 56 +9 49
9 Hoffenheim II 38 65 71 -6 43
10 Waldhof Mannheim 38 59 72 -13 52
11 Stuttgart II 38 57 69 -12 46
12 Havelse 38 57 89 -32 35
13 SV Wehen 38 54 52 +2 53
14 TSV 1860 München 38 54 53 +1 56
15 SSV Jahn Regensburg 38 54 58 -4 49
16 FC Viktoria Köln 38 51 53 -2 51
17 FC Saarbrücken 38 51 57 -6 44
18 Erzgebirge Aue 38 51 70 -19 34
19 SSV Ulm 1846 38 49 78 -29 33
20 FC Schweinfurt 05 38 38 87 -49 21
# EQUIPE J xG xGC +/- Pts
1 Hansa Rostock 38 49.0 35.6 +13.4 67
2 Energie Cottbus 38 46.5 33.7 +12.8 72
3 Verl 38 44.0 31.6 +12.4 64
4 VfL Osnabrück 38 41.6 30.4 +11.2 80
5 MSV Duisburg 38 37.4 29.2 +8.2 68
6 FC Ingolstadt 04 38 45.5 38.9 +6.6 49
7 TSV 1860 München 38 45.8 42.6 +3.2 56
8 Rot-Weiß Essen 38 41.9 38.8 +3.1 70
9 Waldhof Mannheim 38 38.3 35.4 +2.9 52
10 SV Wehen 38 36.8 35.3 +1.5 53
11 FC Saarbrücken 38 41.1 40.6 +0.5 44
12 SSV Jahn Regensburg 38 40.8 40.6 +0.2 49
13 FC Viktoria Köln 38 33.4 34.1 -0.7 51
14 Stuttgart II 38 37.1 41.0 -3.9 46
15 SSV Ulm 1846 38 37.4 42.3 -4.9 33
16 Alemannia Aachen 38 37.1 42.9 -5.8 64
17 Hoffenheim II 38 44.5 51.1 -6.6 43
18 Erzgebirge Aue 38 32.1 45.3 -13.2 34
19 Havelse 38 31.9 50.5 -18.6 35
20 FC Schweinfurt 05 38 32.9 55.1 -22.2 21