Imigresen vs Melaka Statistics & Analysis

May 16, 2026 - 13:00
1 1.45
1 1.25
xG Accuracy: 82%
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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 (2 goals) ✔ Correct
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Incorrect
  • 1X2 Imigresen Ziehen ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 1-1 ✔ Correct

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Super League
  • Vorrichtung: Imigresen vs Melaka
  • Beginnen: 2026-05-16 13:00:00
  • 1X2 (Modell): Heim 41.8% · Ziehen 25.7% · Weg 32.6%
  • xG (zeigt): Imigresen 1.45 — Melaka 1.25 (insgesamt xG ≈ 2.7)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): BTTS No
  • Modell: 60.7% · Impliziert: 37.1% · Wahrscheinlichkeitskante: +23.6 pts · Geschätzt. EV: +59.6%
  • BTTS (Modell): Ja 39.3% · NEIN 60.7%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (10.9%)

Wenn EV angezeigt wird, handelt es sich um die geschätzte Rendite pro Einsatzeinheit zum bestverfolgten Dezimalpreis – nicht dasselbe wie eine reine Wahrscheinlichkeitslücke.

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

Bester Tipp und Begründung

Primärauswahl aus der Entscheidungsmaschine: BTTS No.

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.

Kanten schrumpfen schnell, wenn sich die Preise ändern; Überprüfen Sie immer noch einmal die Nummer auf Ihrem Buch.

FAQ

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.

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.

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.

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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Super League Super LeagueTabelle
# TEAM SP S U N PKT
1 Johor Darul Takzim FC 24 23 1 0 70
2 Kuching FA 23 15 5 3 50
3 Selangor 23 15 4 4 49
4 Kuala Lumpur FA 23 12 7 4 43
5 Terengganu 24 10 6 8 36
6 Imigresen 24 9 5 10 32
7 Negeri Sembilan 24 6 11 7 29
8 Penang 24 6 7 11 25
9 Sabah FA 24 5 8 11 23
10 DPMM FC Brunei 24 6 5 13 23
11 Melaka 24 4 7 13 19
12 Kelantan United 24 4 3 17 15
13 Pdrm 23 2 5 16 11
# TEAM SP ET GT +/- PKT
1 Johor Darul Takzim FC 24 117 10 +107 70
2 Selangor 23 53 20 +33 49
3 Kuching FA 23 44 14 +30 50
4 Kuala Lumpur FA 23 40 28 +12 43
5 Terengganu 24 39 34 +5 36
6 Negeri Sembilan 24 39 35 +4 29
7 Imigresen 24 38 43 -5 32
8 DPMM FC Brunei 24 30 57 -27 23
9 Sabah FA 24 29 44 -15 23
10 Penang 24 26 41 -15 25
11 Melaka 24 18 45 -27 19
12 Kelantan United 24 17 63 -46 15
13 Pdrm 23 17 73 -56 11