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Audit previsione: PSGC Ciamis vs Sumsel United Previsione, Quote & Consigli di Scommessa AI

PSGC Ciamis PSGC Ciamis
Sep 19, 2026 - 08:30
2 1.29
0 1.31
xG Accuracy: 57%
Sumsel United Sumsel United

The model missed the final outcome (PSGC Ciamis win 2–0).

The model had projected Sumsel United at 35.6%, 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 Over 2.5 Under 2.5 (2 gol) ✖ Errato
  • Entrambe le Squadre Segnano Entrambe le squadre segnano (BTTS) Sì No ✖ Errato
  • 1X2 Sumsel United PSGC Ciamis ✖ Errato
  • Approfondimenti sul Risultato Esatto 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 2-1 2-0 ✖ Errato

Modello vs Mercato di Chiusura

Broadly Aligned

The model and closing market are broadly aligned.

Maggior divario di probabilità: PSGC Ciamis -2.5 pp

Esito Modello Mercato di Chiusura Differenza Segnale
PSGC Ciamis 34.7% 37.2% -2.5 pp Aligned
Draw 29.6% 28.8% +0.9 pp Aligned
Sumsel United 35.6% 34.0% +1.6 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: PRE1.

Dopo il tempo regolamentare, il risultato è stato PSGC Ciamis win 2–0.

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 failed

  • Both Teams To Score: model leaned BTTS Yes; match finished BTTS No
  • Over / Under 2.5: model leaned Over 2.5; match finished Under 2.5 (2 goals)

Market lesson

The full-time result was PSGC Ciamis win 2–0, 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. Sep 19, 2026 · 08:29 UTC Forecast generated
    • Model 1X2 · PSGC Ciamis 34.7% · Draw 29.7% · Sumsel United 35.6%
    • xG · PSGC Ciamis 1.29 — Sumsel United 1.31
  2. Sep 19, 2026 · 08:01 UTC Opening odds snapshot PRE30
    • 1X2 odds · PSGC Ciamis 2.40 · Draw 3.10 · Sumsel United 2.62
    • Implied 1X2 · PSGC Ciamis 37.2% · Draw 28.8% · Sumsel United 34.0%
    • Bookmaker · Bet365
  3. Sep 19, 2026 · 08:29 UTC Closing snapshot recorded PRE1
    • 1X2 odds · PSGC Ciamis 2.40 · Draw 3.10 · Sumsel United 2.62
    • Implied 1X2 · PSGC Ciamis 37.2% · Draw 28.8% · Sumsel United 34.0%
    • Bookmaker · Bet365
  4. Sep 19, 2026 · 08:30 UTC Kickoff
  5. FT Full-time result PSGC Ciamis win · 2–0
  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 78/100 · High
  • Validation: Pass
Evidenza ★★★★★
  • No strong statistical edge
  • Direction agrees with model lean
  • Validation passed
Market Compatibility 30/100
Monitoring Confidence 35/100

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 14, 2026 · 00:45 UTC Snapshot ID: dp-8655180

Closing Odds 2.4
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result PSGC Ciamis win · PSGC Ciamis 2–0 Sumsel United
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: Liga 2 Indonesia
  • Fixture: PSGC Ciamis vs Sumsel United
  • Kickoff: 2026-09-19 08:30:00
  • 1X2 (model): Home 34.7% · Draw 29.7% · Away 35.6%
  • xG (showing): PSGC Ciamis 1.29 — Sumsel United 1.31 (total xG ≈ 2.6)
  • Best +EV line (same label as hero card when Primary thresholds are not met): Over 2.5 goals
  • Model: 48.2% · Implied: 43.2% · Probability edge: +5.0 pts · Est. EV: +6.0%
  • BTTS (model): Yes 54.5% · No 45.5%
  • Correct score (top bin): 1-1 (12.6%)

Where EV is shown, it is estimated return per unit stake at the best tracked decimal price — not the same thing as a raw probability gap.

Correct score remains high-variance even when a line is most likely on paper.

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 30, 2026 (UTC)

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