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Paide vs Laagri Statistics & Analysis

Paide Paide
Sep 13, 2026 - 11:30
1 1.45
2 1.15
xG Accuracy: 70%
Laagri Laagri
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Verfolgte Märkte im Vergleich zum Vollzeitergebnis

In jeder Zeile wird das Modell vor dem Spiel mit dem Endergebnis verglichen.

  • Markt Vorhersage Ergebnis Ergebnis
  • Über / Unter 2.5 Unter 2.5 Über 2.5 (3 Ziele) ✖ Falsch
  • Beide Teams treffen BTTS Nein Ja ✖ Falsch
  • 1X2 Paide Laagri ✖ Falsch
  • Einblicke: korrekter Spielstand 1-1, 1-0, 2-1, 0-1, 2-0 1-2 ✖ Falsch

Validation Report

Immutable Snapshot

Prediction Time: Sep 07, 2026 · 01:08 UTC Snapshot ID: dp-7427029

Closing Odds 1.59
AI Fair Odds —
CLV +0.0%
Final Result Laagri win · Paide 1–2 Laagri
Prediction ✖ Missed
Decision Grade F

Model Performance

This prediction contributes to:

  • Primary Bets ROI (180d): -100.0%

Marktintelligenz

Ergänzende Lesart nach dem Primary Pick: wie sich der priorisierte Schluss-Feed vs. Modell bewegt hat.

Marktbriefing

Der Markt blieb vor dem Anpfiff weitgehend stabil. Zwischen PRE30 und PRE1 wurde auf dem priorisierten Snapshot keine nennenswerte implizite Verschiebung erkannt.

Trotz geringer Spätbewegung bewertet das Modell Ziehen (1X2),Laagri (1X2),Unter 2,5 Tore weiterhin deutlich über dem Schluss-Implied der Snapshots — das ist eine statische „Modell vs. Preis“-Lesart, keine Late-Steam-Story.

Das Modell liegt auf Unter 2,5 Tore noch etwa 17.0 Prozentpunkte über dem Schluss-Implied — das klarste Fehlpreis-Signal auf dieser Seite.

Modell vs. Schluss-Implied

Markt Modell % Schluss-impl. % Differenz (pp)
Paide (1X2) 42.4 58.3 -15.9
Ziehen (1X2) 29.2 22.1 +7.1
Laagri (1X2) 28.4 19.6 +8.8
Über 2,5 Tore 48.2 65.2 -17.0
Unter 2,5 Tore 51.8 34.8 +17.0
Was das bedeutet

In einfachen Worten: Das Modell liegt bei Unter 2,5 Tore bei etwa 51.8%, während der Schluss-Snapshot etwa 34.8% implizierte. Die Differenz — rund 17.0 Prozentpunkte — ist die größte Modell-vs.-Markt-Lücke auf dieser Seite.

Kurz: „Schluss-Implied“ ist die aus den final erfassten Quoten abgeleitete Wahrscheinlichkeit (nach einfachem De-Vig). „Differenz (pp)“ = Modell-% minus diesem Implied, in Prozentpunkten (pp).

Kursbewegung vor dem Anpfiff

Pro Snapshot ein priorisierter Buchmacher (nicht alle). Capture-Pfad: PRE30 → PRE1 · Buchmacher: Pinnacle

Klammern an den Spalten: Schluss = erster Treffer in PRE1→PRE5→PRE10→PRE30; Früh = erster Treffer in PRE30→PRE10→PRE5, abweichend vom Schluss-Snapshot.

Detailquoten sind unten eingeklappt — die de-vig-implied Bewegung war vernachlässigbar.

Vollständige Zeilen-Tabelle anzeigen
Markt Früh (PRE30) Schluss (PRE1) Implizite Δ (pp)
Paide (1X2) 1.59 1.59 0.0
Ziehen (1X2) 4.19 4.19 0.0
Laagri (1X2) 4.72 4.72 0.0
Über 2,5 Tore 1.43 1.43 0.0
Unter 2,5 Tore 2.68 2.68 0.0

KI-Match-Briefing

KI-Spielzusammenfassung

Schnappschuss vor dem Spiel für dieses Spiel.

  • Liga: Meistriliiga
  • Vorrichtung: Paide vs Laagri
  • Beginnen: 2026-09-13 11:30:00
  • 1X2 (Modell): Heim 42.4% · Ziehen 29.2% · Weg 28.4%
  • xG (zeigt): Paide 1.45 — Laagri 1.15 (insgesamt xG ≈ 2.6)
  • Wert der Schlagzeile: Mindestens eine verfolgte Zeile erreicht den EV-Schwellenwert der Schlagzeile – auf die Held-/Primärkarte ausrichten, falls angezeigt.
  • Strukturelle Neigungen (keine Wetten): Struktureller Lean (Modell): O/U 2.5 Under 2.5 (Unter 2,5 51.8% · Über 2,5 48.2%); BTTS No (Ja 53.9% · NEIN 46.1%) Value Lean (Preisgestaltung): O/U 2.5 Unter 2,5; BTTS NEIN
  • BTTS (Modell): Ja 53.9% · NEIN 46.1%
  • Korrekte Punktzahl (oberste Klasse): 1-1 (12.4%)

Wenn die Buchungstiefe gering ist oder Quoten fehlen, ist EV möglicherweise nicht verfügbar, obwohl das Modell immer noch eine Seite bei Gesamt- oder BTTS-Werten bevorzugt – warten Sie auf günstigere Preise oder lassen Sie es weg.

Überspringen Sie lieber den Overstake, wenn der Motor ehrlich ist, wenn es darum geht, die Kante zu verlieren.

Historische Empfehlung

Historische Entscheidung: AI Value Alert - No Primary Bet

Ergebnis: Missed — Pre-match 1X2 lean did not match the full-time result.

Risikofaktoren, die vor dem Anpfiff berücksichtigt werden

  • 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 %).

Zuletzt aktualisiert

September 29, 2026 (UTC)

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Meistriliiga Meistriliiga — Tabelle
# TEAM Sp S U N Pkt
1 FC Levadia Tallinn 29 22 6 1 72
2 Flora Tallinn 29 18 1 10 55
3 Paide 29 15 6 8 51
4 Kalju Nõmme 29 15 5 9 50
5 Tammeka 29 14 2 13 44
6 Laagri 29 11 2 16 35
7 Vaprus 29 10 4 15 34
8 Kuressaare 29 8 5 16 29
9 Nõmme United 29 9 1 19 28
10 Trans Narva 29 5 4 20 19
# TEAM Sp T+ T- +/- Pkt
1 FC Levadia Tallinn 29 81 21 +60 72
2 Flora Tallinn 29 59 39 +20 55
3 Kalju Nõmme 29 52 27 +25 50
4 Paide 29 48 36 +12 51
5 Nõmme United 29 47 68 -21 28
6 Laagri 29 40 47 -7 35
7 Vaprus 29 39 57 -18 34
8 Tammeka 29 37 47 -10 44
9 Kuressaare 29 31 49 -18 29
10 Trans Narva 29 22 65 -43 19