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Parma vs Sassuolo Statistics & Analysis

May 24, 2026 - 13:00
1 0.95
0 1.77
xG Accuracy: 61%
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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 Over 2.5 Under 2.5 (1 goals) ✖ Incorrect
  • Both Teams To Score BTTS Yes No ✖ Incorrect
  • 1X2 Sassuolo Parma ✖ Incorrect
  • Correct Score Insights 0-1, 1-1, 0-2, 1-2, 0-0 1-0 ✖ Incorrect

AI match briefing

AI Match Summary

Lecture rapide sur la façon dont le modèle analyse ce match.

  • Ligue: Serie A
  • Rencontre: Parma vs Sassuolo
  • Coup d'envoi: 2026-05-24 13:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 18.6% · Match nul 26.2% · Extérieur 55.2%
  • xG (affiché): Parma 0.95 — Sassuolo 1.77 (xG total ≈ 2.72)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Sassuolo
  • Modèle : 55.2% · Impliqué : 37.1% · Avantage de probabilité : +18.1 pts · Est. EV : +12.3%
  • BTTS (modèle): Oui 52.3% · Non 47.7%
  • Score exact (meilleure estimation): 0-1 (11.7%)

Utilisez les cartes pour le classement ; ce texte ne fait que reformuler les mêmes entrées sous forme narrative.

Le score exact reste à haute variance même lorsqu'une ligne est la plus probable sur le papier.

Best Bet + Reason

Choix principal du moteur de décision : Sassuolo.

Si le 1X2 semble serré, le moteur peut encore trouver une structure plus claire dans les totaux ou BTTS — c'est intentionnel.

Les avantages diminuent rapidement si les cotes bougent ; vérifiez toujours à nouveau le chiffre sur votre bookmaker.

FAQ

Le score correct le plus probable est-il un bon pari ?

Généralement non en tant que pari autonome : le score le plus probable reste un événement de queue à faible probabilité absolue (souvent à un chiffre, parfois dans les faibles dizaines). Utilisez-le comme contexte ; gardez toute mise sur un score exact dans la catégorie « amusant / petit ».

Marché plus sûr que le score exact ?

Les marchés avec plus de liquidité et des prix plus stables (souvent 1X2 ou O/U 2.5 de nombreux bookmakers) sont généralement plus faciles à analyser que les cotes exactes à longue traîne ; lisez tout de même la valeur attendue (EV) sur chaque option.

Qui a l'avantage sur le marché du vainqueur du match ?

Utilisez les pourcentages du modèle 1X2 dans le résumé et la carte de marché 1X2 : le côté avec le plus haut % du modèle est l'inclinaison du modèle, mais vérifiez l'EV — une inclinaison peut toujours être -EV après les cotes.

Pourquoi le 1X2 peut-il sembler peu attrayant alors que les totaux ne le sont pas ?

Les cotes serrées en 1X2 intègrent souvent une répartition équitable à trois voies, de sorte que l'EV sur le vainqueur du match peut être négatif même lorsque Over/Under ou BTTS diverge encore du modèle — comparez la ligne 1X2 sur les cartes de marché à O/U et BTTS.

Risk Factors

  • Mouvement des cotes : les probabilités implicites et l'EV évoluent avec les cotes.
  • Échantillon / lacunes dans les données : les ligues à faible information élargissent les bandes de prévision.
  • État en direct : les buts et les cartons rouges ne sont pas modélisés ici.
  • Variance des scores : le score le plus probable reste généralement un résultat à faible probabilité absolue (souvent bien en dessous de 20 %).

Methodology

  • Entrées : Même ensemble structuré de faits que la page de prédiction publique (instantané xG / Poisson, EV du marché lorsque disponible, moteur de décision v2).
  • Conformité : Cadre éducatif uniquement ; pas de conseils personnalisés.

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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Serie A Serie AStandings
# TEAM MP W D L PTS
1 Inter 38 27 6 5 87
2 Napoli 38 23 7 8 76
3 AS Roma 38 23 4 11 73
4 Como 38 20 11 7 71
5 AC Milan 38 20 10 8 70
6 Juventus 38 19 12 7 69
7 Atalanta 38 15 14 9 59
8 Bologna 38 16 8 14 56
9 Lazio 38 14 12 12 54
10 Udinese 38 14 8 16 50
11 Sassuolo 38 14 7 17 49
12 Torino 38 12 9 17 45
13 Parma 38 11 12 15 45
14 Cagliari 38 11 10 17 43
15 Fiorentina 38 9 15 14 42
16 Genoa 38 10 11 17 41
17 Lecce 38 10 8 20 38
18 Cremonese 38 8 10 20 34
19 Hellas Verona 38 3 12 23 21
20 Pisa 38 2 12 24 18
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Inter 38 89 35 +54 87
2 Como 38 65 29 +36 71
3 Juventus 38 61 34 +27 69
4 AS Roma 38 59 31 +28 73
5 Napoli 38 58 36 +22 76
6 AC Milan 38 53 35 +18 70
7 Atalanta 38 51 36 +15 59
8 Bologna 38 49 46 +3 56
9 Sassuolo 38 46 50 -4 49
10 Udinese 38 45 48 -3 50
11 Torino 38 44 63 -19 45
12 Lazio 38 41 40 +1 54
13 Fiorentina 38 41 50 -9 42
14 Genoa 38 41 51 -10 41
15 Cagliari 38 40 53 -13 43
16 Cremonese 38 32 57 -25 34
17 Parma 38 28 46 -18 45
18 Lecce 38 28 50 -22 38
19 Pisa 38 26 71 -45 18
20 Hellas Verona 38 25 61 -36 21
# TEAM MP xG xGC +/- PTS
1 Inter 38 71.5 34.8 +36.7 87
2 Juventus 38 65.6 32.0 +33.6 69
3 Como 38 62.2 33.8 +28.4 71
4 AC Milan 38 59.6 43.3 +16.3 70
5 AS Roma 38 55.4 39.1 +16.3 73
6 Atalanta 38 57.3 42.2 +15.1 59
7 Napoli 38 49.7 36.7 +13.0 76
8 Fiorentina 38 49.8 47.5 +2.3 42
9 Bologna 38 44.0 45.8 -1.8 56
10 Lazio 38 41.0 43.5 -2.5 54
11 Genoa 38 45.1 48.8 -3.7 41
12 Torino 38 44.8 52.8 -8.0 45
13 Udinese 38 42.0 52.2 -10.2 50
14 Sassuolo 38 42.6 55.3 -12.7 49
15 Hellas Verona 38 35.2 48.6 -13.4 21
16 Cagliari 38 36.9 53.3 -16.4 43
17 Pisa 38 39.6 58.9 -19.3 18
18 Cremonese 38 35.0 57.8 -22.8 34
19 Parma 38 32.2 56.6 -24.4 45
20 Lecce 38 30.9 57.4 -26.5 38