Statistiken / Fußball / Germany. 3. Liga / Hansa Rostock vs Stuttgart II

Hansa Rostock vs Stuttgart II Statistics & Analysis

Hansa Rostock Hansa Rostock
May 09, 2026 - 12:00
5 2.28
3 1.44
xG Accuracy: 31%
Stuttgart II Stuttgart II
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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 Über 2,5 (8 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Correct
  • 1X2 Hansa Rostock Hansa Rostock ✔ Correct
  • Einblicke: korrekter Spielstand 2-1 5-3 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Lesen Sie schnell, wie das Modell dieses Matchup liest.

  • Liga: 3. Liga
  • Vorrichtung: Hansa Rostock vs Stuttgart II
  • Beginnen: 2026-05-09 12:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 55.3% · Ziehen 22.0% · Weg 22.7%
  • xG (zeigt): Hansa Rostock 2.28 — Stuttgart II 1.44 (insgesamt xG ≈ 3.72)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Over 2.5 goals
  • Modell: 71.8% · Impliziert: 63.9% · Wahrscheinlichkeitskante: +7.9 pts · Geschätzt. EV: +7.7%
  • BTTS (Modell): Ja 69.5% · NEIN 30.5%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 2-1 (9.1%)

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

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: Over 2.5 goals.

Wenn 1X2 knapp aussieht, findet die Engine möglicherweise immer noch eine klarere Struktur in den Summen oder BTTS – das ist beabsichtigt.

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.

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.

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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3. Liga 3. Liga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 VfL Osnabrück 38 24 8 6 80
2 Energie Cottbus 38 21 9 8 72
3 Rot-Weiß Essen 38 20 10 8 70
4 MSV Duisburg 38 19 11 8 68
5 Hansa Rostock 38 18 13 7 67
6 Verl 38 18 10 10 64
7 Alemannia Aachen 38 19 7 12 64
8 TSV 1860 München 38 15 11 12 56
9 SV Wehen 38 15 8 15 53
10 Waldhof Mannheim 38 15 7 16 52
11 FC Viktoria Köln 38 15 6 17 51
12 FC Ingolstadt 04 38 13 10 15 49
13 SSV Jahn Regensburg 38 14 7 17 49
14 Stuttgart II 38 13 7 18 46
15 FC Saarbrücken 38 10 14 14 44
16 Hoffenheim II 38 12 7 19 43
17 Havelse 38 9 8 21 35
18 Erzgebirge Aue 38 7 13 18 34
19 SSV Ulm 1846 38 9 6 23 33
20 FC Schweinfurt 05 38 5 6 27 21
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Verl 38 82 48 +34 64
2 Rot-Weiß Essen 38 78 66 +12 70
3 Alemannia Aachen 38 76 57 +19 64
4 Hansa Rostock 38 74 49 +25 67
5 Energie Cottbus 38 72 51 +21 72
6 VfL Osnabrück 38 66 34 +32 80
7 MSV Duisburg 38 66 49 +17 68
8 FC Ingolstadt 04 38 65 56 +9 49
9 Hoffenheim II 38 65 71 -6 43
10 Waldhof Mannheim 38 59 72 -13 52
11 Stuttgart II 38 57 69 -12 46
12 Havelse 38 57 89 -32 35
13 SV Wehen 38 54 52 +2 53
14 TSV 1860 München 38 54 53 +1 56
15 SSV Jahn Regensburg 38 54 58 -4 49
16 FC Viktoria Köln 38 51 53 -2 51
17 FC Saarbrücken 38 51 57 -6 44
18 Erzgebirge Aue 38 51 70 -19 34
19 SSV Ulm 1846 38 49 78 -29 33
20 FC Schweinfurt 05 38 38 87 -49 21
# TEAM Sp xG xGC +/- Pkt
1 Hansa Rostock 38 49.0 35.6 +13.4 67
2 Energie Cottbus 38 46.5 33.7 +12.8 72
3 Verl 38 44.0 31.6 +12.4 64
4 VfL Osnabrück 38 41.6 30.4 +11.2 80
5 MSV Duisburg 38 37.4 29.2 +8.2 68
6 FC Ingolstadt 04 38 45.5 38.9 +6.6 49
7 TSV 1860 München 38 45.8 42.6 +3.2 56
8 Rot-Weiß Essen 38 41.9 38.8 +3.1 70
9 Waldhof Mannheim 38 38.3 35.4 +2.9 52
10 SV Wehen 38 36.8 35.3 +1.5 53
11 FC Saarbrücken 38 41.1 40.6 +0.5 44
12 SSV Jahn Regensburg 38 40.8 40.6 +0.2 49
13 FC Viktoria Köln 38 33.4 34.1 -0.7 51
14 Stuttgart II 38 37.1 41.0 -3.9 46
15 SSV Ulm 1846 38 37.4 42.3 -4.9 33
16 Alemannia Aachen 38 37.1 42.9 -5.8 64
17 Hoffenheim II 38 44.5 51.1 -6.6 43
18 Erzgebirge Aue 38 32.1 45.3 -13.2 34
19 Havelse 38 31.9 50.5 -18.6 35
20 FC Schweinfurt 05 38 32.9 55.1 -22.2 21
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