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Pogon Szczecin vs GKS Katowice Statistics & Analysis

Pogon Szczecin Pogon Szczecin
May 23, 2026 - 15:30
1 1.49
1 1.35
xG Accuracy: 79%
GKS Katowice GKS Katowice
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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
  • Over / Under 2.5 Under 2.5 Under 2.5 (2 goals) ✔ Correct
  • Both Teams To Score BTTS No Yes ✖ Incorrect
  • 1X2 Pogon Szczecin Draw ✖ Incorrect
  • Correct Score Insights 1-1, 2-1, 1-0, 1-2, 0-1 1-1 ✔ Correct

AI match briefing

AI Match Summary

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Ekstraklasa
  • Vorrichtung: Pogon Szczecin vs GKS Katowice
  • Beginnen: 2026-05-23 16:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 39.1% · Ziehen 28.1% · Weg 32.8%
  • xG (zeigt): Pogon Szczecin 1.49 — GKS Katowice 1.35 (insgesamt xG ≈ 2.84)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 46.0% · Impliziert: 35.3% · Wahrscheinlichkeitskante: +10.7 pts · Geschätzt. EV: +26.5%
  • BTTS (Modell): Ja 58.9% · NEIN 41.1%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (11.8%)

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

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

Best Bet + Reason

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: Under 2.5 goals.

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

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.

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.

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“.

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.

Risk Factors

  • 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 %).

Methodology

  • 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.

Last Updated

June 08, 2026 (UTC)

How to use this
  • Focus on the Primary line when you want one actionable idea.
  • Do not parlay many thin-edge picks together; edges do not add reliably.
  • Treat longshots as optional, high-stake-sizing plays only.

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Ekstraklasa Ekstraklasa — Standings
# TEAM MP W D L PTS
1 Lech Poznan 34 16 12 6 60
2 Gornik Zabrze 34 16 8 10 56
3 Jagiellonia 34 15 11 8 56
4 Raków Częstochowa 34 16 7 11 55
5 GKS Katowice 34 14 8 12 50
6 Legia Warszawa 34 12 13 9 49
7 Zaglebie Lubin 34 13 9 12 48
8 Wisla Plock 34 12 10 12 46
9 Pogon Szczecin 34 13 6 15 45
10 Radomiak Radom 34 11 11 12 44
11 Korona Kielce 34 11 10 13 43
12 Motor Lublin 34 10 13 11 43
13 Cracovia Krakow 34 9 15 10 42
14 Widzew Łódź 34 12 6 16 42
15 Piast Gliwice 34 11 8 15 41
16 Lechia Gdansk 34 12 7 15 38
17 Arka Gdynia 34 9 9 16 36
18 Nieciecza 34 9 7 18 34
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Lech Poznan 34 62 45 +17 60
2 Lechia Gdansk 34 62 65 -3 38
3 Jagiellonia 34 56 41 +15 56
4 Radomiak Radom 34 52 53 -1 44
5 Raków Częstochowa 34 51 40 +11 55
6 GKS Katowice 34 51 45 +6 50
7 Gornik Zabrze 34 50 38 +12 56
8 Pogon Szczecin 34 47 49 -2 45
9 Motor Lublin 34 46 53 -7 43
10 Zaglebie Lubin 34 45 38 +7 48
11 Nieciecza 34 43 65 -22 34
12 Legia Warszawa 34 42 37 +5 49
13 Piast Gliwice 34 42 46 -4 41
14 Widzew Łódź 34 41 41 0 42
15 Korona Kielce 34 40 40 0 43
16 Cracovia Krakow 34 39 42 -3 42
17 Wisla Plock 34 34 38 -4 46
18 Arka Gdynia 34 34 61 -27 36
# TEAM MP xG xGC +/- PTS
1 Lech Poznan 34 61.0 37.8 +23.2 60
2 Legia Warszawa 34 46.6 35.5 +11.1 49
3 Raków Częstochowa 34 52.6 43.7 +8.9 55
4 Gornik Zabrze 34 46.1 40.2 +5.9 56
5 Lechia Gdansk 34 51.5 46.0 +5.5 38
6 Piast Gliwice 34 45.8 40.9 +4.9 41
7 Pogon Szczecin 34 53.4 49.1 +4.3 45
8 Cracovia Krakow 34 39.5 36.4 +3.1 42
9 Widzew Łódź 34 38.9 37.5 +1.4 42
10 Wisla Plock 34 44.9 45.4 -0.5 46
11 Korona Kielce 34 49.9 51.2 -1.3 43
12 GKS Katowice 34 42.0 46.5 -4.5 50
13 Radomiak Radom 34 42.7 48.4 -5.7 44
14 Jagiellonia 34 44.4 50.6 -6.2 56
15 Zaglebie Lubin 34 35.7 44.8 -9.1 48
16 Arka Gdynia 34 36.6 49.7 -13.1 36
17 Nieciecza 34 44.5 58.1 -13.6 34
18 Motor Lublin 34 40.0 54.5 -14.5 43
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