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Leeds vs Brighton Statistics & Analysis

Leeds Leeds
May 17, 2026 - 14:00
1 1.60
0 1.10
xG Accuracy: 63%
Brighton Brighton
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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 Unter 2,5 (1 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Nein ✔ Correct
  • 1X2 Leeds Leeds ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 1-0 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Unten finden Sie einen kompakten Schnappschuss, bei dem die Zahlen an erster Stelle stehen und der auf die gleiche Engine wie die Karten oben ausgerichtet ist.

  • Liga: Premier League
  • Vorrichtung: Leeds vs Brighton
  • Beginnen: 2026-05-17 14:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 47.4% · Ziehen 28.0% · Weg 24.6%
  • xG (zeigt): Leeds 1.6 — Brighton 1.1 (insgesamt xG ≈ 2.7)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Leeds
  • Modell: 47.4% · Impliziert: 28.2% · Wahrscheinlichkeitskante: +19.2 pts · Geschätzt. EV: +11.4%
  • BTTS (Modell): Ja 54.8% · NEIN 45.2%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (11.8%)

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

Der Status eines frühen Spiels kann dazu führen, dass realisierte Tore von den Prognosen vor dem Anstoß abweichen.

Bester Tipp und Begründung

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Leeds.

Die Modellwahrscheinlichkeit wird mit der impliziten Wahrscheinlichkeit aus den Quoten verglichen, um eine Wahrscheinlichkeitskante hervorzuheben. EV verwendet die gleiche Modellwahrscheinlichkeit mit dem besten verfolgten Dezimalpreis.

Wenn mehrere Märkte in der Nähe von +EV liegen, halten Sie die Einsätze gering – Korrelation bedeutet, dass sich die Kanten nicht sauber addieren.

FAQ

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.

Sichererer Markt als korrekter Score?

Über Märkte mit mehr Liquidität und glatteren Preisen (oft 1X2 oder O/U 2,5 aus vielen Büchern) lässt sich in der Regel leichter nachdenken als über Long-Tail-Correct-Score-Preise; Lesen Sie immer noch EV auf jedem Bein.

Wie soll ich EV im Vergleich zu einer Wahrscheinlichkeitslücke lesen?

Wahrscheinlichkeitskante = Modellwahrscheinlichkeit minus implizite Wahrscheinlichkeit (hier angegeben in Prozentpunkten). EV ≈ Modellwahrscheinlichkeit × bestverfolgte Dezimalquote − 1, angezeigt als Rendite pro Einsatzeinheit. Es handelt sich um verwandte, aber nicht austauschbare Bezeichnungen.

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.

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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Premier League Premier League — Tabelle
# TEAM SP S U N PKT
1 Arsenal 36 24 7 5 79
2 Manchester City 36 23 8 5 77
3 Manchester United 37 19 11 7 68
4 Aston Villa 37 18 8 11 62
5 Liverpool 37 17 8 12 59
6 Bournemouth 36 13 16 7 55
7 Brighton 37 14 11 12 53
8 Brentford 37 14 10 13 52
9 Sunderland 37 13 12 12 51
10 Chelsea 36 13 10 13 49
11 Newcastle 37 14 7 16 49
12 Everton 37 13 10 14 49
13 Fulham 37 14 7 16 49
14 Leeds 37 11 14 12 47
15 Crystal Palace 37 11 12 14 45
16 Nottingham Forest 37 11 10 16 43
17 Tottenham 36 9 11 16 38
18 West Ham 37 9 9 19 36
19 Burnley 36 4 9 23 21
20 Wolves 37 3 10 24 19
# TEAM SP ET GT +/- PKT
1 Manchester City 36 75 32 +43 77
2 Arsenal 36 68 26 +42 79
3 Manchester United 37 66 50 +16 68
4 Liverpool 37 62 52 +10 59
5 Bournemouth 36 56 52 +4 55
6 Chelsea 36 55 49 +6 49
7 Aston Villa 37 54 48 +6 62
8 Brentford 37 54 51 +3 52
9 Newcastle 37 53 53 0 49
10 Brighton 37 52 43 +9 53
11 Leeds 37 49 53 -4 47
12 Everton 37 47 49 -2 49
13 Nottingham Forest 37 47 50 -3 43
14 Tottenham 36 46 55 -9 38
15 Fulham 37 45 51 -6 49
16 West Ham 37 43 65 -22 36
17 Sunderland 37 40 47 -7 51
18 Crystal Palace 37 40 49 -9 45
19 Burnley 36 37 73 -36 21
20 Wolves 37 26 67 -41 19
# TEAM SP xG xGC +/- PKT
1 Arsenal 36 62.1 27.7 +34.4 79
2 Manchester City 36 65.8 39.0 +26.8 77
3 Manchester United 37 62.8 47.7 +15.1 68
4 Chelsea 36 62.0 48.3 +13.7 49
5 Liverpool 37 57.2 45.7 +11.5 59
6 Crystal Palace 37 56.5 47.8 +8.7 45
7 Brighton 37 56.5 48.1 +8.4 53
8 Newcastle 37 56.9 49.8 +7.1 49
9 Brentford 37 58.1 51.4 +6.7 52
10 Bournemouth 36 59.5 53.2 +6.3 55
11 Leeds 37 52.8 52.4 +0.4 47
12 Fulham 37 46.2 51.9 -5.7 49
13 Aston Villa 37 46.0 53.0 -7.0 62
14 Everton 37 45.5 54.9 -9.4 49
15 Nottingham Forest 37 44.4 55.3 -10.9 43
16 West Ham 37 42.5 55.2 -12.7 36
17 Tottenham 36 38.1 51.2 -13.1 38
18 Sunderland 37 37.2 52.5 -15.3 51
19 Wolves 37 33.5 57.0 -23.5 19
20 Burnley 36 31.2 72.9 -41.7 21
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