Statistik / Sepak Bola / Spain. La Liga / Sevilla vs Real Madrid

Sevilla vs Real Madrid Statistics & Analysis

May 17, 2026 - 17:00
0 0.97
1 1.38
xG Accuracy: 69%
Situs taruhan premium 1xBet: pengguna baru dapat memakai kode promo 1x_3342271. Daftar sekarang

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
  • Di Atas / Di Bawah 2.5 Di Bawah 2.5 Di Bawah 2.5 (1 goals) ✔ Correct
  • Kedua Tim Mencetak Skor BTTS Tidak Tidak ✔ Correct
  • 1X2 Real Madrid Real Madrid ✔ Correct
  • Wawasan skor akurat 0-1 0-1 ✔ Correct

Briefing pertandingan AI

Ringkasan pertandingan AI

Di bawah ini adalah cuplikan singkat yang mengutamakan angka yang diselaraskan dengan mesin yang sama seperti kartu di atas.

  • Liga: La Liga
  • Perlengkapan: Sevilla vs Real Madrid
  • Pembukaan: 2026-05-17 16:00:00
  • 1X2 (model): Rumah 24.8% · Menggambar 30.6% · Jauh 44.6%
  • xG (menampilkan): Sevilla 0.97 — Real Madrid 1.38 (jumlah xG ≈ 2.35)
  • Garis Utama / Judul (Taruhan Pilihan Utama saat ditampilkan): Under 2.5 goals
  • Model: 58.3% · Tersirat: 44.9% · Probabilitas edge: +13.4 pts · Est. EV: +27.1%
  • BTTS (model): Ya 48.1% · TIDAK 51.9%
  • Skor yang benar (tempat teratas): 0-1 (13.2%)

Jika EV ditampilkan, estimasi pengembalian per unit saham pada harga desimal terbaik yang dilacak — tidak sama dengan kesenjangan probabilitas mentah.

Keadaan pertandingan awal dapat menjauhkan target yang direalisasikan dari proyeksi sebelum tendangan.

Taruhan terbaik dan alasan

Pilihan utama dari mesin keputusan: Under 2.5 goals.

Kami memisahkan keunggulan probabilitas (model dikurangi yang tersirat, dalam poin probabilitas) dari estimasi EV (keunggulan ekonomi pada harga terbaik yang ditampilkan di halaman).

Tidak ada pilihan yang menjadi jaminan; varians sangat besar di pasar scoreline.

FAQ

Siapa yang memiliki keunggulan di pasar pemenang pertandingan?

Gunakan persentase model 1X2 dalam ringkasan dan kartu pasar 1X2: sisi dengan % model tertinggi adalah model lean, tetapi periksa EV — lean masih bisa menjadi -EV ​​setelah harga.

Bagaimana cara membaca EV versus kesenjangan probabilitas?

Tepi probabilitas = probabilitas model dikurangi probabilitas tersirat (dilaporkan di sini dalam poin persentase). EV ≈ probabilitas model × peluang desimal terlacak terbaik − 1, ditampilkan sebagai pengembalian per unit taruhan. Mereka terkait tetapi bukan label yang dapat dipertukarkan.

Pasar lebih aman daripada skor yang benar?

Pasar dengan likuiditas lebih banyak dan harga lebih lancar (seringkali 1X2 atau O/U 2.5 dari banyak buku) biasanya lebih mudah untuk dipertimbangkan daripada harga skor tepat jangka panjang; masih terbaca EV di masing-masing kaki.

Apakah skor benar yang paling mungkin merupakan taruhan yang bagus?

Biasanya tidak sebagai taruhan yang berdiri sendiri: skor “yang paling mungkin” masih merupakan peristiwa ekor probabilitas absolut rendah (seringkali satu digit, terkadang remaja rendah). Gunakan itu sebagai konteks; simpan taruhan dengan skor yang benar di keranjang “menyenangkan / kecil”.

Faktor risiko

  • Pergerakan harga: probabilitas tersirat dan pergerakan EV dengan peluang.
  • Kesenjangan sampel/data: liga dengan informasi rendah memperluas rentang perkiraan.
  • Status dalam pertandingan: gol dan kartu merah tidak dimodelkan di sini.
  • Varians skor: skor yang paling mungkin biasanya masih merupakan hasil probabilitas absolut rendah (sering kali jauh di bawah 20%).

Metodologi

  • Input: Paket fakta terstruktur yang sama dengan halaman prediksi publik (snapshot xG / Poisson, EV pasar jika tersedia, mesin keputusan v2).
  • Kepatuhan: Hanya kerangka pendidikan; bukan saran yang dipersonalisasi.

Terakhir diperbarui

May 19, 2026 (UTC)

Cara menggunakan ini
  • Fokus pada baris Pratama ketika Anda menginginkan satu gagasan yang dapat ditindaklanjuti.
  • Jangan memainkan banyak pilihan tipis secara bersamaan;tepinya tidak bertambah dengan andal.
  • Perlakukan pukulan jarak jauh sebagai permainan opsional dan berskala tinggi saja.

Dapatkan Prediksi Premium untuk Sevilla & Real Madrid!

Buka analisis mendalam, tips taruhan eksklusif, dan prakiraan pertandingan dengan layanan langganan premium kami.

Berlangganan Sekarang
Kembali ke Statistik
La Liga La LigaKlasemen
# TIM MP M S K PTS
1 Barcelona 37 31 1 5 94
2 Real Madrid 37 26 5 6 83
3 Villarreal 37 21 6 10 69
4 Atletico Madrid 37 21 6 10 69
5 Real Betis 37 14 15 8 57
6 Celta Vigo 37 13 12 12 51
7 Getafe 37 14 6 17 48
8 Rayo Vallecano 37 11 14 12 47
9 Valencia 37 12 10 15 46
10 Real Sociedad 37 11 12 14 45
11 Espanyol 37 12 9 16 45
12 Athletic Club 37 13 6 18 45
13 Sevilla 37 12 7 18 43
14 Alaves 37 11 10 16 43
15 Levante 37 11 9 17 42
16 Osasuna 37 11 9 17 42
17 Elche 37 10 12 15 42
18 Girona 37 9 13 15 40
19 Mallorca 37 10 9 18 39
20 Oviedo 37 6 11 20 29
# TIM MP GS GC +/- PTS
1 Barcelona 37 94 33 +61 94
2 Real Madrid 37 73 33 +40 83
3 Villarreal 37 67 45 +22 69
4 Atletico Madrid 37 61 39 +22 69
5 Real Sociedad 37 58 60 -2 45
6 Real Betis 37 57 47 +10 57
7 Celta Vigo 37 52 48 +4 51
8 Elche 37 48 56 -8 42
9 Sevilla 37 46 59 -13 43
10 Levante 37 46 59 -13 42
11 Osasuna 37 44 49 -5 42
12 Mallorca 37 44 57 -13 39
13 Valencia 37 43 54 -11 46
14 Alaves 37 43 54 -11 43
15 Espanyol 37 42 54 -12 45
16 Athletic Club 37 41 54 -13 45
17 Rayo Vallecano 37 39 43 -4 47
18 Girona 37 38 54 -16 40
19 Getafe 37 31 38 -7 48
20 Oviedo 37 26 57 -31 29
# TIM MP xG xGC +/- PTS
1 Barcelona 37 85.2 44.1 +41.1 94
2 Real Madrid 37 72.9 39.3 +33.6 83
3 Villarreal 37 55.3 43.8 +11.5 69
4 Atletico Madrid 37 56.8 46.1 +10.7 69
5 Real Betis 37 53.2 43.2 +10.0 57
6 Athletic Club 37 48.6 38.6 +10.0 45
7 Valencia 37 47.8 44.8 +3.0 46
8 Rayo Vallecano 37 48.8 46.4 +2.4 47
9 Celta Vigo 37 48.1 48.5 -0.4 51
10 Alaves 37 44.5 46.0 -1.5 43
11 Osasuna 37 45.0 48.9 -3.9 42
12 Real Sociedad 37 47.6 52.3 -4.7 45
13 Espanyol 37 46.0 52.4 -6.4 45
14 Levante 37 49.3 57.8 -8.5 42
15 Girona 37 45.0 55.2 -10.2 40
16 Getafe 37 29.9 40.3 -10.4 48
17 Sevilla 37 37.2 52.4 -15.2 43
18 Elche 37 40.3 59.5 -19.2 42
19 Oviedo 37 34.0 54.7 -20.7 29
20 Mallorca 37 40.4 61.6 -21.2 39