AI correctly predicted the Kalju Nõmme win.
The match finished 5–1, validating the model's directional assessment.
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 (6 metas) ✖ Incorreto
- Ambas as Equipes Marcam BTTS Sim Sim ✔ Correto
- 1X2 Kalju Nõmme Kalju Nõmme ✔ Correto
- Insights de placar exato 1-1, 1-0, 2-1, 2-0, 0-1 5-1 ✖ Incorreto
Modelo vs Mercado de Fechamento
| Resultado | Modelo | Fechando Mercado | Diferença | Sinal |
|---|---|---|---|---|
| Kalju Nõmme | 45.3% | 57.0% | -11.7 pp | Market Higher |
| Draw | 28.9% | 22.4% | +6.4 pp | Model Higher |
| Tammeka | 25.8% | 20.6% | +5.2 pp | Model Higher |
The closing market estimates Kalju Nõmme's win probability at 57.0%, compared with the model's estimate of 45.3%, a difference of 11.7 percentage points. This highlights a disagreement between the model and market consensus, without indicating which view is ultimately correct.
Model probabilities are generated from the statistical xG model using a Poisson distribution. Closing market probabilities are derived from consensus closing 1X2 odds after margin removal. Values represent implied probabilities rather than betting recommendations. Closing snapshot: PRE1.
Após o tempo integral, a inclinação direcional do modelo correspondeu ao resultado (Kalju Nõmme win 5–1).
Market Assessment
The market is materially more optimistic about Kalju Nõmme than the current fair estimate.
- Investors may be incorporating information not fully reflected in the baseline model.
- Tournament-specific context can shift market pricing.
Post Match Insights
What worked
- Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 6 goals materialised
- Kalju Nõmme attacking xG significantly stronger (1.51 vs 1.09)
- 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 (6 goals)
- Exact score: outside the model's top score bins
Market lesson
Large model–market gaps do not automatically mean the market is right. Here the closing market priced Kalju Nõmme higher (57.0% vs model 45.3%, 11.7 pp), but the model's lean was validated (Kalju Nõmme win 5–1).
Linha do tempo de previsão
Como essa previsão passou de previsão para revisão em tempo integral.
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Aug 02, 2026 · 14:00 UTC Forecast generated
- Model 1X2 · Kalju Nõmme 45.3% · Draw 28.9% · Tammeka 25.8%
- xG · Kalju Nõmme 1.51 — Tammeka 1.09
-
Aug 02, 2026 · 13:31 UTC Opening odds snapshot PRE30
- 1X2 odds · Kalju Nõmme 1.65 · Draw 4.19 · Tammeka 4.57
- Implied 1X2 · Kalju Nõmme 57.0% · Draw 22.4% · Tammeka 20.6%
- Bookmaker · Pinnacle
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Aug 02, 2026 · 14:00 UTC Closing snapshot recorded PRE1
- 1X2 odds · Kalju Nõmme 1.65 · Draw 4.19 · Tammeka 4.57
- Implied 1X2 · Kalju Nõmme 57.0% · Draw 22.4% · Tammeka 20.6%
- Bookmaker · Pinnacle
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Aug 02, 2026 · 14:00 UTC Kickoff
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FT Full-time result Kalju Nõmme win · 5–1
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FT Prediction validated Directional lean matched full-time result
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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: Warning
- Large market gap (12 pp)
- No strong statistical edge
- Market has already priced much of the edge
- Validation warning
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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Meistriliiga — Classificação
| # | EQUIPE | J | V | E | D | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FC Levadia Tallinn | 29 | 22 | 6 | 1 | 72 |
| 2 | Flora Tallinn | 29 | 18 | 1 | 10 | 55 |
| 3 | Paide | 29 | 15 | 6 | 8 | 51 |
| 4 | Kalju Nõmme | 29 | 15 | 5 | 9 | 50 |
| 5 | Tammeka | 29 | 14 | 2 | 13 | 44 |
| 6 | Laagri | 29 | 11 | 2 | 16 | 35 |
| 7 | Vaprus | 29 | 10 | 4 | 15 | 34 |
| 8 | Kuressaare | 29 | 8 | 5 | 16 | 29 |
| 9 | Nõmme United | 29 | 9 | 1 | 19 | 28 |
| 10 | Trans Narva | 29 | 5 | 4 | 20 | 19 |
| # | EQUIPE | J | GM | GS | +/- | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FC Levadia Tallinn | 29 | 81 | 21 | +60 | 72 |
| 2 | Flora Tallinn | 29 | 59 | 39 | +20 | 55 |
| 3 | Kalju Nõmme | 29 | 52 | 27 | +25 | 50 |
| 4 | Paide | 29 | 48 | 36 | +12 | 51 |
| 5 | Nõmme United | 29 | 47 | 68 | -21 | 28 |
| 6 | Laagri | 29 | 40 | 47 | -7 | 35 |
| 7 | Vaprus | 29 | 39 | 57 | -18 | 34 |
| 8 | Tammeka | 29 | 37 | 47 | -10 | 44 |
| 9 | Kuressaare | 29 | 31 | 49 | -18 | 29 |
| 10 | Trans Narva | 29 | 22 | 65 | -43 | 19 |
