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Le Puy Foot vs Dijon Statistics & Analysis

Le Puy Foot Le Puy Foot
May 09, 2026 - 17:30
1 1.45
2 1.25
xG Accuracy: 72%
Dijon Dijon
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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 (3 goals) ✖ Incorrect
  • Beide Teams treffen BTTS Ja Ja ✔ Correct
  • 1X2 Le Puy Foot Dijon ✖ Incorrect
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1 1-2 ✖ Incorrect

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Unten finden Sie einen kompakten Schnappschuss, bei dem die Zahlen an erster Stelle stehen und der auf die gleiche Engine wie die Karten oben ausgerichtet ist.

  • Liga: National 1
  • Vorrichtung: Le Puy Foot vs Dijon
  • Beginnen: 2026-05-08 17:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 10.0% · Ziehen 45.0% · Weg 45.0%
  • xG (zeigt): Le Puy Foot 1.45 — Dijon 1.25 (insgesamt xG ≈ 2.7)
  • Primäre Zeile/Überschrift (Wett-Primärauswahl, wenn angezeigt): Under 2.5 goals
  • Modell: 57.0% · Impliziert: 50.8% · Wahrscheinlichkeitskante: +6.1 pts · Geschätzt. EV: +8.3%
  • BTTS (Modell): Ja 56.2% · NEIN 43.8%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.9%)

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

Auf der Seite hervorgehobener Hauptwinkel: 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.

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.

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.

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.

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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National 1 National 1 — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 Dijon 32 18 11 3 65
2 Sochaux 32 16 10 6 58
3 Rouen 32 14 13 5 55
4 Fleury 91 32 15 9 8 54
5 Versailles 32 15 8 9 53
6 Orleans 32 14 9 9 51
7 Le Puy Foot 32 12 11 9 47
8 Caen 32 8 16 8 40
9 Concarneau 32 8 14 10 38
10 Valenciennes 32 10 8 14 37
11 Aubagne 32 9 10 13 37
12 Villefranche 32 10 7 15 37
13 Quevilly 32 8 9 15 33
14 Gobelins 32 7 11 14 32
15 Bourg-en-bresse 01 32 8 7 17 31
16 Chateauroux 32 6 13 13 30
17 Stade Briochin 32 5 12 15 27
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 Dijon 32 52 25 +27 65
2 Sochaux 32 51 26 +25 58
3 Fleury 91 32 47 30 +17 54
4 Versailles 32 46 34 +12 53
5 Le Puy Foot 32 45 38 +7 47
6 Rouen 32 43 29 +14 55
7 Orleans 32 42 42 0 51
8 Caen 32 39 34 +5 40
9 Aubagne 32 38 46 -8 37
10 Valenciennes 32 35 44 -9 37
11 Chateauroux 32 35 49 -14 30
12 Stade Briochin 32 35 50 -15 27
13 Villefranche 32 34 45 -11 37
14 Quevilly 32 34 45 -11 33
15 Concarneau 32 32 37 -5 38
16 Gobelins 32 26 41 -15 32
17 Bourg-en-bresse 01 32 25 44 -19 31
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