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Audit previsione: Linense vs Marília Previsione, Quote & Consigli di Scommessa AI

Linense Linense
Jul 26, 2026 - 13:00
3 1.25
1 1.35
xG Accuracy: 56%
Marília Marília

The model missed the final outcome (Linense win 3–1).

The model had projected Marília at 36.0%, but the full-time result went the other way.

Mercati tracciati vs risultato finale

Valutazione della previsione F

Ogni riga confronta la tendenza del modello pre-partita con il risultato finale.

  • Mercato Previsione Risultato Esito
  • Over / Under 2.5 Under 2.5 Over 2.5 (4 gol) ✖ Errato
  • Entrambe le Squadre Segnano Entrambe le squadre segnano (BTTS) Sì Sì ✔ Corretto
  • 1X2 Marília Linense ✖ Errato
  • Approfondimenti sul Risultato Esatto 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 3-1 ✖ Errato

Modello vs Mercato di Chiusura

Broadly Aligned

The model and closing market are broadly aligned.

Maggior divario di probabilità: Marília +3.7 pp

Esito Modello Mercato di Chiusura Differenza Segnale
Linense 33.4% 33.8% -0.4 pp Aligned
Draw 30.5% 33.9% -3.4 pp Aligned
Marília 36.0% 32.3% +3.7 pp Aligned

The model and closing market are broadly aligned, with probability differences below 5 percentage points.

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: PRE5.

Dopo il tempo regolamentare, il risultato è stato Linense win 3–1.

Market Assessment

The market and model are broadly aligned. Any small pricing gap likely reflects rounding or bookmaker margin, not a structural disagreement.

  • Current pricing remains close to the model baseline.

Post Match Insights

What worked

  • Expected goals projected a high-scoring match (ΣxG 2.60) — 4 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 (4 goals)
  • 1X2: model leaned Marília; match finished Linense

Market lesson

The full-time result was Linense win 3–1, which did not match the model's pre-match lean on 1X2.

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Cronologia delle Previsioni

Come questa previsione è passata dalla previsione alla revisione a tempo pieno.

  1. Jul 26, 2026 · 19:32 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · Linense 33.4% · Draw 30.5% · Marília 36.1%
    • xG · Linense 1.25 — Marília 1.35
  2. Jul 26, 2026 · 12:30 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · Linense 2.63 · Draw 2.62 · Marília 2.75
    • Implied 1X2 · Linense 33.8% · Draw 33.9% · Marília 32.3%
    • Bookmaker · Pinnacle
  3. Jul 26, 2026 · 12:57 UTC Closing snapshot recorded PRE5
    • 1X2 odds · Linense 2.63 · Draw 2.62 · Marília 2.75
    • Implied 1X2 · Linense 33.8% · Draw 33.9% · Marília 32.3%
    • Bookmaker · Pinnacle
  4. Jul 26, 2026 · 13:00 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result Linense win · 3–1
  6. FT Prediction missed 1X2 lean did not match full-time result
  7. Archived Prediction review

Istante Storico

Congelato al calcio d'inizio — l'output del modello come si presentava prima dell'inizio della partita.

Verdetto Storico: Monitor
Decisione Storica Monitor
Esito Missed
Metriche pre-partita (contesto storico)
Affidabilità della previsione 77/100 · High
  • Validation: Pass
Evidenza ★★★★★
  • No strong statistical edge
  • Direction agrees with model lean
  • Validation passed
Market Compatibility 28/100
Monitoring Confidence 34/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Jul 23, 2026 · 13:38 UTC Snapshot ID: dp-1449590

Closing Odds 2.75
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result Linense win · Linense 3–1 Marília
Prediction ✖ Missed
Decision Grade F

Model Performance

This prediction contributes to:

  • Primary Bets ROI (180d): -100.0%

FAQ sulla revisione

Quanto era accurata la previsione?
Questa pagina valuta i mercati direzionali (1X2, Over/Under 2.5, BTTS) rispetto al risultato finale. Il grado di previsione riflette quanti di questi mercati monitorati corrispondono alla realtà.
Cosa misura la precisione xG?
La precisione xG confronta il profilo di gol attesi pre-partita del modello con il punteggio effettivo — non se ogni mercato ha colpito. Una forte revisione direzionale può coesistere con un punteggio di precisione xG moderato.
Perché il punteggio esatto non è stato previsto?
I risultati di punteggio esatto sono code a bassa probabilità anche quando il modello interpreta bene il profilo della partita. Evidenziamo i principali intervalli di punteggio per contesto; mancare la linea esatta non invalida una revisione direzionale.
Questo migliora il record dell'AI?
Ogni partita terminata viene registrata nel nostro sistema di validazione. I tassi di successo aggregati e gli studi CLV vengono pubblicati separatamente — questa pagina è il registro di audit per partita.

Le previsioni sono solo a scopo informativo. Gioca sempre responsabilmente e nei limiti delle tue possibilità. Le prestazioni passate non garantiscono risultati futuri.

Briefing AI della partita

Riepilogo AI della partita

Below is a compact, numbers-first snapshot aligned with the same engine as the cards above.

  • League: Coppa Paulista
  • Fixture: Linense vs Marília
  • Kickoff: 2026-07-26 13:00:00
  • 1X2 (model): Home 10.0% · Draw 45.0% · Away 45.0%
  • xG (showing): Linense 1.25 — Marília 1.35 (total xG ≈ 2.6)
  • Value headline: None — no positive EV could be estimated on tracked lines at current best prices (missing odds or thin book depth).
  • Structural leans (not bets): See the Over/Under and BTTS cards for any directional lean text.
  • BTTS (model): Yes N/A · No N/A
  • Correct score (top bin): N/A

When book depth is thin or odds are missing, EV may be unavailable even though the model still prefers one side on totals or BTTS — wait for cleaner prices or skip.

Most likely correct score stays a low-probability tail: use it for context, not as a must-bet story.

Raccomandazione Storica

Decisione Storica: Monitor

Esito: Missed — Pre-match 1X2 lean did not match the full-time result.

Fattori di Rischio Considerati Prima del Calcio d'Inizio

  • Price movement: implied probabilities and EV move with odds.
  • Sample / data gaps: low-information leagues widen forecast bands.
  • In-play state: goals and red cards are not modelled here.
  • Scoreline variance: the most likely scoreline is still usually a low absolute probability outcome (often well below 20%).

Ultimo aggiornamento

September 29, 2026 (UTC)

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