Sassuolo vs Lecce Statistics & Analysis

Sassuolo

May 17, 2026 - 18:45

2 1.51

3 0.81

xG Accuracy: 48%

Lecce

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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
Über / Unter 2,5 Unter 2,5 Über 2,5 (5 goals) ✖ Incorrect
Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
1X2 Sassuolo Lecce ✖ Incorrect
Einblicke: korrekter Spielstand 1-0 2-3 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

Liga: Serie A
Vorrichtung: Sassuolo vs Lecce
Beginnen: 2026-05-17 13:00:00
1X2 (Modell): Heim 52.3% · Ziehen 29.1% · Weg 18.5%
xG (zeigt): Sassuolo 1.51 — Lecce 0.81 (insgesamt xG ≈ 2.32)
Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Sassuolo
Modell: 52.3% · Impliziert: 35.6% · Wahrscheinlichkeitskante: +16.7 pts · Geschätzt. EV: +12.7%
BTTS (Modell): Ja 44.8% · NEIN 55.2%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (14.8%)

Gesamtwerte und BTTS werden, soweit verfügbar, mit aktuellen Marktpreisen verglichen.

1X2 kann ausgewogen aussehen, selbst wenn die Nebenmärkte eine klarere Struktur aufweisen.

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Sassuolo.

Wir trennen den Wahrscheinlichkeitsvorteil (Modell minus implizit, in Wahrscheinlichkeitspunkten) vom geschätzten EV (wirtschaftlichen Vorteil zum besten auf der Seite angezeigten Preis).

Kanten schrumpfen schnell, wenn sich die Preise ändern; Überprüfen Sie immer noch einmal die Nummer auf Ihrem Buch.

FAQ

Warum sieht 1X2 möglicherweise unattraktiv aus, während dies bei Gesamtzahlen nicht der Fall ist?

Enge 1X2-Preise beinhalten oft eine faire Dreieraufteilung, sodass der EV beim Matchwinner negativ bleiben kann, selbst wenn Over/Under oder BTTS immer noch vom Modell abweichen – vergleichen Sie die 1X2-Reihe auf den Marktkarten mit O/U und BTTS.

Wer hat auf dem Match-Winner-Markt die Nase vorn?

Verwenden Sie die 1X2-Modellprozentsätze in der Zusammenfassung und der 1X2-Marktkarte: Die Seite mit dem höchsten Modell-% ist das Modell-Lean, aber überprüfen Sie EV – ein Lean kann nach den Preisen immer noch -EV sein.

Was ändert sich zuerst, wenn sich die Chancen ändern?

Implizite Wahrscheinlichkeiten und EV ändern sich sofort mit dem Preis; Modellwahrscheinlichkeiten in diesem Snapshot werden erst aktualisiert, wenn die Pipeline erneut ausgeführt wird. Nach Materialzeilenverschiebungen aktualisieren.

Welche Linie wird in diesem Schnappschuss am besten unterstützt?

Passen Sie die Heldenkarte oben an: Wenn dort „Wetten-Primärauswahl“ steht, hat dieses Bein die Primärregeln erfüllt; Wenn dort „Bester +EV (verfolgte Märkte)“ steht, handelt es sich um die stärkste +EV-Linie, die strengere primäre Schwellenwerte nicht erfüllt hat. Die Aufzählungszeichen unten wiederholen das gleiche Modell, den impliziten Prozentsatz, den gleichen Rand (Punkte) und den gleichen EV-Prozentsatz wie diese Karte.

Risikofaktoren

Preisbewegung: implizierte Wahrscheinlichkeiten und EV-Bewegung mit Quoten.
Stichproben-/Datenlücken: Ligen mit geringen Informationen erweitern die Prognosebänder.
In-Play-Status: Tore und rote Karten werden hier nicht modelliert.
Scoreline-Varianz: Die wahrscheinlichste Scoreline ist in der Regel immer noch ein Ergebnis mit niedriger absoluter Wahrscheinlichkeit (oft deutlich unter 20 %).

Methodik

Eingaben: Gleiches strukturiertes Faktenpaket wie die öffentliche Vorhersageseite (xG/Poisson-Snapshot, Markt-EV, sofern verfügbar, Entscheidungs-Engine v2).
Compliance: Nur pädagogischer Rahmen; keine individuelle Beratung.

Zuletzt aktualisiert

May 19, 2026 (UTC)

So verwenden Sie dies

Konzentrieren Sie sich auf die primäre Zeile, wenn Sie eine umsetzbare Idee haben möchten.
Setzen Sie nicht viele Spitzhacken mit dünner Kante zusammen;Kanten addieren sich nicht zuverlässig.
Behandeln Sie Longshots nur als optionale Spielzüge mit hohem Einsatz.

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Serie A — Tabelle

#	TEAM	SP	S	U	N	PKT
1	Inter	37	27	5	5	86
2	Napoli	37	22	7	8	73
3	AC Milan	37	20	10	7	70
4	AS Roma	37	22	4	11	70
5	Como	37	19	11	7	68
6	Juventus	37	19	11	7	68
7	Atalanta	37	15	13	9	58
8	Bologna	37	16	7	14	55
9	Lazio	37	13	12	12	51
10	Udinese	37	14	8	15	50
11	Sassuolo	37	14	7	16	49
12	Torino	37	12	8	17	44
13	Parma	37	10	12	15	42
14	Genoa	37	10	11	16	41
15	Fiorentina	37	9	14	14	41
16	Cagliari	37	10	10	17	40
17	Lecce	37	9	8	20	35
18	Cremonese	37	8	10	19	34
19	Hellas Verona	37	3	12	22	21
20	Pisa	37	2	12	23	18

#	TEAM	SP	ET	GT	+/-	PKT
1	Inter	37	86	32	+54	86
2	Como	37	61	28	+33	68
3	Juventus	37	59	32	+27	68
4	AS Roma	37	57	31	+26	70
5	Napoli	37	57	36	+21	73
6	AC Milan	37	52	33	+19	70
7	Atalanta	37	50	35	+15	58
8	Bologna	37	46	43	+3	55
9	Sassuolo	37	46	49	-3	49
10	Udinese	37	45	47	-2	50
11	Torino	37	42	61	-19	44
12	Genoa	37	41	50	-9	41
13	Fiorentina	37	40	49	-9	41
14	Lazio	37	39	39	0	51
15	Cagliari	37	38	52	-14	40
16	Cremonese	37	31	53	-22	34
17	Parma	37	27	46	-19	42
18	Lecce	37	27	50	-23	35
19	Hellas Verona	37	25	59	-34	21
20	Pisa	37	25	69	-44	18

#	TEAM	SP	xG	xGC	+/-	PKT
1	Inter	37	69.7	33.4	+36.3	86
2	Juventus	37	63.6	31.2	+32.4	68
3	Como	37	59.9	32.7	+27.2	68
4	AC Milan	37	57.9	40.5	+17.4	70
5	Atalanta	37	55.9	41.4	+14.5	58
6	AS Roma	37	52.1	38.3	+13.8	70
7	Napoli	37	47.9	36.2	+11.7	73
8	Fiorentina	37	48.9	46.1	+2.8	41
9	Bologna	37	42.6	44.0	-1.4	55
10	Lazio	37	39.8	42.0	-2.2	51
11	Genoa	37	44.3	47.0	-2.7	41
12	Torino	37	44.0	50.7	-6.7	44
13	Udinese	37	41.5	50.4	-8.9	50
14	Hellas Verona	37	34.5	45.3	-10.8	21
15	Sassuolo	37	41.7	54.1	-12.4	49
16	Cagliari	37	34.1	51.6	-17.5	40
17	Pisa	37	38.1	57.8	-19.7	18
18	Cremonese	37	34.0	55.4	-21.4	34
19	Parma	37	31.0	55.6	-24.6	42
20	Lecce	37	29.1	56.6	-27.5	35