Universitatea Cluj vs Rapid Statistics & Analysis

Universitatea Cluj

May 09, 2026 - 18:00

1 1.05

0 1.37

xG Accuracy: 68%

Rapid

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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 Abaixo de 2.5 (1 goals) ✔ Correct
Ambas as Equipes Marcam BTTS Não Não ✔ Correct
1X2 Rapid Universitatea Cluj ✖ Incorrect
Insights de placar exato 1-1 1-0 ✖ Incorrect

Briefing IA da partida

Resumo da partida IA

Abaixo está um instantâneo compacto com os números alinhados com o mesmo mecanismo dos cartões acima.

Liga: Liga I
Calendário: Universitatea Cluj vs Rapid
Começo: 2026-05-09 15:00:00
1X2 (modelo): Lar 27.1% · Empate 30.4% · Ausente 42.5%
xG (mostrando): Universitatea Cluj 1.05 — Rapid 1.37 (xG total ≈ 2.42)
Linha principal/manchete (escolha primária de apostas quando mostrada): Rapid
Modelo: 42.5% · Implícito: 25.1% · Borda de probabilidade: +17.4 pts · Est. EV: +7.0%
BTTS (modelo): Sim 50.1% · Não 49.9%
Pontuação correta (compartimento superior): 1-1 (12.8%)

Onde o EV é mostrado, é o retorno estimado por unidade de participação ao melhor preço decimal rastreado – o que não é a mesma coisa que uma lacuna de probabilidade bruta.

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

Melhor aposta e motivos

O título principal do mecanismo é: Rapid.

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.

As margens encolhem rapidamente se os preços se movem; sempre verifique novamente o número em seu livro.

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.

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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Liga I — Classificação

#	EQUIPE	J	V	E	D	Pts
1	Universitatea Craiova	8	5	1	2	46
2	Universitatea Cluj	8	6	0	2	45
3	CFR 1907 Cluj	9	4	3	2	42
4	Dinamo Bucuresti	9	3	3	3	38
5	Rapid	9	1	2	6	33
6	Arges Pitesti	9	1	3	5	31
7	FCSB	30	13	7	10	46
8	Uta Arad	30	11	10	9	43
9	FC Botosani	30	11	9	10	42
10	Oţelul	30	11	8	11	41
11	Farul Constanta	30	10	7	13	37
12	Petrolul Ploiesti	30	7	11	12	32
13	Csikszereda	30	8	8	14	32
14	Unirea Slobozia	30	7	4	19	25
15	AFC Hermannstadt	30	5	8	17	23
16	Metaloglobus	30	2	6	22	12

#	EQUIPE	J	GM	GS	+/-	Pts
1	FCSB	30	48	40	+8	46
2	Oţelul	30	39	32	+7	41
3	Farul Constanta	30	39	37	+2	37
4	Uta Arad	30	39	44	-5	43
5	FC Botosani	30	37	29	+8	42
6	Csikszereda	30	30	58	-28	32
7	AFC Hermannstadt	30	29	50	-21	23
8	Unirea Slobozia	30	27	46	-19	25
9	Metaloglobus	30	25	66	-41	12
10	Petrolul Ploiesti	30	24	31	-7	32
11	Universitatea Cluj	8	12	5	+7	45
12	Dinamo Bucuresti	9	12	11	+1	38
13	Rapid	9	8	14	-6	33
14	Universitatea Craiova	8	7	6	+1	46
15	CFR 1907 Cluj	9	7	6	+1	42
16	Arges Pitesti	9	5	9	-4	31

#	EQUIPE	J	xG	xGC	+/-	Pts
1	FCSB	30	50.6	28.2	+22.4	46
2	Dinamo Bucuresti	9	43.7	24.3	+19.4	38
3	Universitatea Craiova	8	37.5	24.4	+13.1	46
4	Oţelul	30	41.3	33.1	+8.2	41
5	Farul Constanta	30	37.8	33.2	+4.6	37
6	CFR 1907 Cluj	9	34.8	32.4	+2.4	42
7	Rapid	9	35.3	33.2	+2.1	33
8	FC Botosani	30	33.9	32.2	+1.7	42
9	Universitatea Cluj	8	32.0	30.8	+1.2	45
10	Arges Pitesti	9	26.0	25.8	+0.2	31
11	AFC Hermannstadt	30	29.8	31.9	-2.1	23
12	Petrolul Ploiesti	30	28.9	34.5	-5.6	32
13	Uta Arad	30	33.5	42.0	-8.5	43
14	Unirea Slobozia	30	26.9	39.8	-12.9	25
15	Metaloglobus	30	23.1	42.4	-19.3	12
16	Csikszereda	30	22.9	49.8	-26.9	32