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Paks vs Debreceni VSC Statistics & Analysis

May 03, 2026 - 11:30
5 1.18
2 1.00
xG Accuracy: 27%
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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 (7 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 Paks Paks ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-0 5-2 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: NB I
  • Vorrichtung: Paks vs Debreceni VSC
  • Beginnen: 2026-05-02 15:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 38.2% · Ziehen 32.6% · Weg 29.2%
  • xG (zeigt): Paks 1.18 — Debreceni VSC 1.0 (insgesamt xG ≈ 2.18)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 62.8% · Impliziert: 38.3% · Wahrscheinlichkeitskante: +24.5 pts · Geschätzt. EV: +65.2%
  • BTTS (Modell): Ja 45.5% · NEIN 54.5%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-0 (13.3%)

Verwenden Sie die Karten zum Aufteilen; Dieser Text wiederholt dieselben Eingaben nur in narrativer Form.

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

Bester Tipp und Begründung

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: Under 2.5 goals.

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.

Kein Pick ist eine Garantie; Die Varianz ist in Scoreline-Märkten besonders groß.

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.

Ist das wahrscheinlichste richtige Ergebnis eine gute Wette?

Normalerweise nein als eigenständige Wette: Das „wahrscheinlichste“ Ergebnis ist immer noch ein Tail-Event mit niedriger absoluter Wahrscheinlichkeit (oft einstellig, manchmal im niedrigen Zehnerbereich). Verwenden Sie es als Kontext; Behalten Sie alle Einsätze mit korrektem Ergebnis im Eimer „Spaß/Klein“.

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 17, 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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NB I NB ITabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Gyori ETO FC 32 19 9 4 66
2 Ferencvarosi TC 32 20 5 7 65
3 Paks 32 14 8 10 50
4 Debreceni VSC 32 13 11 8 50
5 Zalaegerszegi TE 32 13 9 10 48
6 Puskas Academy 32 13 6 13 45
7 Ujpest 32 11 7 14 40
8 Kisvarda FC 32 11 7 14 40
9 Nyiregyhaza 32 10 9 13 39
10 MTK Budapest 32 9 10 13 37
11 Diosgyori VTK 32 6 10 16 28
12 Kazincbarcikai 32 6 3 23 21
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Gyori ETO FC 32 64 30 +34 66
2 Ferencvarosi TC 32 64 31 +33 65
3 Paks 32 60 45 +15 50
4 MTK Budapest 32 53 60 -7 37
5 Debreceni VSC 32 49 40 +9 50
6 Zalaegerszegi TE 32 49 40 +9 48
7 Ujpest 32 47 55 -8 40
8 Nyiregyhaza 32 45 55 -10 39
9 Puskas Academy 32 41 41 0 45
10 Diosgyori VTK 32 38 62 -24 28
11 Kisvarda FC 32 36 48 -12 40
12 Kazincbarcikai 32 29 68 -39 21
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Ferencvarosi TC 32 20.8 11.2 +9.6 65
2 Zalaegerszegi TE 32 15.9 15.2 +0.7 48
3 Ujpest 32 15.3 14.8 +0.5 40
4 Gyori ETO FC 32 2.3 2.2 +0.1 66
5 Paks 32 16.4 16.4 0.0 50
6 Puskas Academy 32 14.3 15.0 -0.7 45
7 MTK Budapest 32 18.3 19.1 -0.8 37
8 Kisvarda FC 32 13.9 15.8 -1.9 40
9 Debreceni VSC 32 15.3 18.8 -3.5 50
10 Diosgyori VTK 32 14.2 18.1 -3.9 28
11 Nyiregyhaza 32 39
12 Kazincbarcikai 32 21