Korona Kielce vs Widzew Łódź Statistics & Analysis

Korona Kielce

May 15, 2026 - 18:30

1 1.52

0 1.14

xG Accuracy: 63%

Widzew Łódź

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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 Über 2,5 Unter 2,5 (1 goals) ✖ Incorrect
Beide Teams treffen BTTS Ja Nein ✖ Incorrect
1X2 Korona Kielce Korona Kielce ✔ Correct
Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 1-0 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

Liga: Ekstraklasa
Vorrichtung: Korona Kielce vs Widzew Łódź
Beginnen: 2026-05-16 16:00:00
1X2 (Modell): Heim 44.5% · Ziehen 28.7% · Weg 26.9%
xG (zeigt): Korona Kielce 1.52 — Widzew Łódź 1.14 (insgesamt xG ≈ 2.66)
Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Over 2.5 goals
Modell: 49.6% · Impliziert: 40.0% · Wahrscheinlichkeitskante: +9.6 pts · Geschätzt. EV: +23.0%
BTTS (Modell): Ja 54.7% · NEIN 45.3%
Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.1%)

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

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

Bester Tipp und Begründung

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: Over 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.

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

FAQ

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.

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.

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.

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 18, 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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Ekstraklasa — Tabelle

#	TEAM	SP	S	U	N	PKT
1	Lech Poznan	33	16	11	6	59
2	Jagiellonia	33	14	11	8	53
3	Gornik Zabrze	33	15	8	10	53
4	Raków Częstochowa	33	15	7	11	52
5	GKS Katowice	33	14	7	12	49
6	Zaglebie Lubin	33	13	9	11	48
7	Legia Warszawa	33	11	13	9	46
8	Wisla Plock	33	12	9	12	45
9	Radomiak Radom	33	11	11	11	44
10	Pogon Szczecin	33	13	5	15	44
11	Motor Lublin	33	10	13	10	43
12	Korona Kielce	33	11	9	13	42
13	Piast Gliwice	33	11	8	14	41
14	Cracovia Krakow	33	9	14	10	41
15	Widzew Łódź	33	11	6	16	39
16	Lechia Gdansk	33	12	7	14	38
17	Arka Gdynia	32	9	9	14	36
18	Nieciecza	32	7	7	18	28

#	TEAM	SP	ET	GT	+/-	PKT
1	Lech Poznan	33	60	43	+17	59
2	Lechia Gdansk	33	60	62	-2	38
3	Jagiellonia	33	55	41	+14	53
4	GKS Katowice	33	50	44	+6	49
5	Radomiak Radom	33	50	47	+3	44
6	Raków Częstochowa	33	48	40	+8	52
7	Pogon Szczecin	33	46	48	-2	44
8	Motor Lublin	33	46	49	-3	43
9	Zaglebie Lubin	33	45	37	+8	48
10	Gornik Zabrze	33	44	36	+8	53
11	Piast Gliwice	33	41	44	-3	41
12	Korona Kielce	33	39	39	0	42
13	Widzew Łódź	33	39	40	-1	39
14	Legia Warszawa	33	38	37	+1	46
15	Cracovia Krakow	33	38	41	-3	41
16	Nieciecza	32	37	61	-24	28
17	Wisla Plock	33	32	36	-4	45
18	Arka Gdynia	32	32	55	-23	36

#	TEAM	SP	xG	xGC	+/-	PKT
1	Lech Poznan	33	59.8	34.6	+25.2	59
2	Legia Warszawa	33	44.3	34.9	+9.4	46
3	Raków Częstochowa	33	52.1	43.1	+9.0	52
4	Piast Gliwice	33	45.4	40.2	+5.2	41
5	Lechia Gdansk	33	48.3	43.9	+4.4	38
6	Pogon Szczecin	33	52.4	48.2	+4.2	44
7	Gornik Zabrze	33	41.5	39.4	+2.1	53
8	Cracovia Krakow	33	38.1	36.2	+1.9	41
9	Widzew Łódź	33	38.2	37.2	+1.0	39
10	Korona Kielce	33	49.6	49.8	-0.2	42
11	Radomiak Radom	33	42.0	43.8	-1.8	44
12	Wisla Plock	33	41.6	44.2	-2.6	45
13	GKS Katowice	33	41.1	45.5	-4.4	49
14	Jagiellonia	33	42.4	48.3	-5.9	53
15	Zaglebie Lubin	33	33.5	42.8	-9.3	48
16	Nieciecza	32	41.1	53.0	-11.9	28
17	Motor Lublin	33	39.5	52.2	-12.7	43
18	Arka Gdynia	32	34.1	47.9	-13.8	36