The model missed the final outcome (SF Grei win 3–5).
The model had projected Nordstrand at 36.1%, but the full-time result went the other way.
Mercados rastreados vs resultado em tempo integral
Cada linha compara o modelo lean pré-jogo com o resultado final.
- Mercado Previsão Resultado Resultado
- Mais / Menos 2.5 Menos de 2.5 Mais de 2.5 (8 metas) ✖ Incorreto
- Ambas as Equipes Marcam BTTS Sim Sim ✔ Correto
- 1X2 Nordstrand SF Grei ✖ Incorreto
- Insights de placar exato 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 3-5 ✖ Incorreto
Post Match Insights
What worked
- Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 8 goals materialised
- Both Teams To Score (Yes) matched the full-time result
What failed
- Over / Under 2.5: model leaned Under 2.5; match finished Over 2.5 (8 goals)
- 1X2: model leaned Nordstrand; match finished SF Grei
Market lesson
The full-time result was SF Grei win 3–5, which did not match the model's pre-match lean on 1X2.
Linha do tempo de previsão
Como essa previsão passou de previsão para revisão em tempo integral.
-
Aug 23, 2026 · 01:30 UTC Forecast generated
- xG · Nordstrand 1.32 — SF Grei 1.28
-
Sep 01, 2026 · 16:30 UTC Kickoff
-
FT Full-time result SF Grei win · 3–5
-
FT Prediction missed 1X2 lean did not match full-time result
-
Archived Prediction review
Instantâneo histórico
Congelado no início da partida — a saída do modelo como estava antes do início da partida.
Métricas pré-jogo (contexto histórico)
- Validation: Pending
- No strong statistical edge
- Market has already priced much of the edge
- Validation pending
Validation Report
Immutable SnapshotModel Performance
This prediction contributes to:
- Primary Bets ROI (180d): -100.0%
Revise as perguntas frequentes
- Quão precisa foi a previsão?
- Esta página classifica os mercados direcionais (1X2, Acima/Abaixo de 2,5, BTTS) em relação ao resultado em tempo integral. A nota de previsão reflete quantos desses mercados monitorados correspondiam à realidade.
- O que a precisão do xG mede?
- A precisão xG compara o perfil de gols esperados antes do jogo do modelo com o placar real - e não se todos os mercados foram atingidos. Uma revisão direcional forte pode coexistir com uma pontuação moderada de precisão de xG.
- Por que a pontuação exata não foi prevista?
- Os resultados de pontuação correta são caudas de baixa probabilidade, mesmo quando o modelo lê bem o perfil da partida. Destacamos as categorias de pontuação máxima para contexto; perder a linha exata não invalida uma revisão direcional.
- Isso melhora o registro de IA?
- Cada partida finalizada é registrada em nosso pipeline de validação. As taxas de acerto agregadas e os estudos de CLV são publicados separadamente — esta página é a trilha de auditoria por partida.
As previsões são apenas para fins informativos. Sempre jogue com responsabilidade e dentro dos seus limites. O desempenho passado não garante resultados futuros.
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3ª Divisão - Grupo 1 da Noruega — Classificação
| # | EQUIPE | J | V | E | D | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Asker | 21 | 18 | 1 | 2 | 55 |
| 2 | Heming | 22 | 13 | 4 | 5 | 43 |
| 3 | Gamle Oslo | 22 | 13 | 2 | 7 | 41 |
| 4 | Vålerenga II | 22 | 12 | 1 | 9 | 37 |
| 5 | IF Ready | 22 | 10 | 6 | 6 | 36 |
| 6 | Bærum | 22 | 11 | 2 | 9 | 35 |
| 7 | Union Carl Berner | 22 | 11 | 2 | 9 | 35 |
| 8 | Frigg | 21 | 9 | 6 | 6 | 33 |
| 9 | KFUM II | 22 | 7 | 3 | 12 | 24 |
| 10 | Ullern | 22 | 7 | 2 | 13 | 23 |
| 11 | Lokomotiv Oslo | 22 | 7 | 2 | 13 | 23 |
| 12 | Nordstrand | 22 | 6 | 2 | 14 | 20 |
| 13 | SF Grei | 22 | 6 | 1 | 15 | 19 |
| 14 | Konnerud | 22 | 5 | 2 | 15 | 17 |
| # | EQUIPE | J | GM | GS | +/- | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Asker | 21 | 74 | 29 | +45 | 55 |
| 2 | Gamle Oslo | 22 | 69 | 42 | +27 | 41 |
| 3 | Bærum | 22 | 62 | 41 | +21 | 35 |
| 4 | Heming | 22 | 58 | 36 | +22 | 43 |
| 5 | IF Ready | 22 | 55 | 43 | +12 | 36 |
| 6 | Frigg | 21 | 50 | 45 | +5 | 33 |
| 7 | Vålerenga II | 22 | 50 | 58 | -8 | 37 |
| 8 | KFUM II | 22 | 43 | 62 | -19 | 24 |
| 9 | Ullern | 22 | 42 | 58 | -16 | 23 |
| 10 | Union Carl Berner | 22 | 40 | 32 | +8 | 35 |
| 11 | Lokomotiv Oslo | 22 | 40 | 65 | -25 | 23 |
| 12 | SF Grei | 22 | 40 | 72 | -32 | 19 |
| 13 | Nordstrand | 22 | 36 | 51 | -15 | 20 |
| 14 | Konnerud | 22 | 34 | 59 | -25 | 17 |