Насаф (жен) vs Мастер (жен) Statistics & Analysis

Aug 17, 2026 - 15:00
11 1.53
0 1.07
xG Accuracy: 6%
Premium betting site stake: New users can use the promo code FHn2uDc1 to receive $100 cash.

Отслеживаемые рынки против результата матча

Каждая строка сравнивает предматчевый уклон модели с результатом матча.

  • Рынок Прогноз Результат Исход
  • Тотал больше / меньше 2.5 Тотал меньше 2.5 Тотал больше 2.5 (11 голы) ✖ Неверно
  • Обе забьют Обе забьют (BTTS) Да Нет ✖ Неверно
  • 1X2 Насаф (жен) Насаф (жен) ✔ Верно
  • Инсайты по точному счету 1-1, 1-0, 2-1, 2-0, 0-1 11-0 ✖ Неверно

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Aug 11, 2026 · 02:08 UTC Snapshot ID: dp-3617587

Closing Odds Pending
AI Fair Odds —
CLV Pending
Final Result Насаф (жен) win · Насаф (жен) 11–0 Мастер (жен)
Prediction ✔ Correct
Decision Grade F

Model Performance

This prediction contributes to:

  • Primary Bets ROI (180d): -100.0%

AI обзор матча

AI краткий обзор матча

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

  • League: Лига чемпионов АФК среди женщин
  • Fixture: Насаф (жен) vs Мастер (жен)
  • Kickoff: 2026-08-17 15:00:00
  • 1X2 (model): Home 46.3% · Draw 28.7% · Away 24.9%
  • xG (showing): Насаф (жен) 1.53 — Мастер (жен) 1.07 (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): Structural lean (model): O/U 2.5 Under 2.5 (Under 2.5 51.8% · Over 2.5 48.2%); BTTS Yes (Yes 53.0% · No 46.9%) Value lean (pricing): O/U 2.5 Under 2.5; BTTS Yes
  • BTTS (model): Yes 53.0% · No 46.9%
  • Correct score (top bin): 1-1 (12.2%)

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.

Prefer skipping to over-staking when the engine is honest about missing edge.

Историческая рекомендация

Историческое решение: No Primary Bet

Исход: Validated — Pre-match lean validated against the full-time result.

Факторы риска, учтенные до начала матча

  • 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%).

Последнее обновление

September 28, 2026 (UTC)

Получите премиум-прогнозы для Насаф (жен) & Мастер (жен)!

Откройте доступ к детальному анализу, эксклюзивным советам по ставкам и прогнозам матчей с нашей премиум-подпиской.

Подписаться сейчас
Назад к статистике