Statistiques / Football / Hungary. NB I / Paks vs Debreceni VSC

Paks vs Debreceni VSC Statistics & Analysis

Paks Paks
May 03, 2026 - 11:30
5 1.18
2 1.00
xG Accuracy: 27%
Debreceni VSC Debreceni VSC
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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
  • Plus / Moins de 2.5 Moins de 2.5 Plus de 2.5 (7 goals) ✖ Incorrect
  • Les deux équipes marquent BTTS Non Oui ✖ Incorrect
  • 1X2 Paks Paks ✔ Correct
  • Analyse du score exact 1-0 5-2 ✖ Incorrect

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Instantané avant-match pour cette rencontre.

  • Ligue: NB I
  • Rencontre: Paks vs Debreceni VSC
  • Coup d'envoi: 2026-05-02 15:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 38.2% · Match nul 32.6% · Extérieur 29.2%
  • xG (affiché): Paks 1.18 — Debreceni VSC 1.0 (xG total ≈ 2.18)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
  • Modèle : 62.8% · Impliqué : 38.3% · Avantage de probabilité : +24.5 pts · Est. EV : +65.2%
  • BTTS (modèle): Oui 45.5% · Non 54.5%
  • Score exact (meilleure estimation): 1-0 (13.3%)

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

L'état initial du match peut éloigner les buts réalisés des projections avant le coup d'envoi.

Meilleur pari et analyse

Choix principal du moteur de décision : Under 2.5 goals.

La probabilité du modèle est comparée à la probabilité implicite des cotes pour mettre en évidence un avantage de probabilité ; l'EV utilise la même probabilité du modèle avec le meilleur prix décimal suivi.

Aucune sélection n'est garantie ; la variance est particulièrement importante dans les marchés de score.

FAQ

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.

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 ».

Comment dois-je lire l'EV par rapport à un écart de probabilité ?

Avantage de probabilité = probabilité du modèle moins probabilité implicite (rapporté ici en points de pourcentage). EV ≈ probabilité du modèle × meilleures cotes décimales suivies − 1, affiché comme retour par unité de mise. Ils sont liés mais ne sont pas des étiquettes interchangeables.

Qu'est-ce qui change en premier si les cotes bougent ?

Les probabilités implicites et l'EV évoluent immédiatement avec le prix ; les probabilités du modèle dans cet instantané ne se mettent pas à jour tant que le pipeline n'est pas relancé. Actualisez après des mouvements de ligne importants.

Facteurs de risque

  • 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 %).

Méthodologie

  • 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.

Dernière mise à jour

May 17, 2026 (UTC)

Comment utiliser ceci
  • Concentrez-vous sur la ligne principale lorsque vous souhaitez une idée exploitable.
  • N’associez pas plusieurs choix à bords fins ensemble ;les bords ne s’ajoutent pas de manière fiable.
  • Traitez les longshots uniquement comme des jeux facultatifs à enjeux élevés.

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NB I NB I — Classement
# ÉQUIPE J V N D Pts
1 Gyori ETO FC 32 19 9 4 66
2 Ferencvarosi TC 32 20 5 7 65
3 Paks 32 14 8 10 50
4 Debreceni VSC 32 13 11 8 50
5 Zalaegerszegi TE 32 13 9 10 48
6 Puskas Academy 32 13 6 13 45
7 Ujpest 32 11 7 14 40
8 Kisvarda FC 32 11 7 14 40
9 Nyiregyhaza 32 10 9 13 39
10 MTK Budapest 32 9 10 13 37
11 Diosgyori VTK 32 6 10 16 28
12 Kazincbarcikai 32 6 3 23 21
# ÉQUIPE J BP BC +/- Pts
1 Gyori ETO FC 32 64 30 +34 66
2 Ferencvarosi TC 32 64 31 +33 65
3 Paks 32 60 45 +15 50
4 MTK Budapest 32 53 60 -7 37
5 Debreceni VSC 32 49 40 +9 50
6 Zalaegerszegi TE 32 49 40 +9 48
7 Ujpest 32 47 55 -8 40
8 Nyiregyhaza 32 45 55 -10 39
9 Puskas Academy 32 41 41 0 45
10 Diosgyori VTK 32 38 62 -24 28
11 Kisvarda FC 32 36 48 -12 40
12 Kazincbarcikai 32 29 68 -39 21
# ÉQUIPE J xG xGC +/- Pts
1 Ferencvarosi TC 32 20.8 11.2 +9.6 65
2 Zalaegerszegi TE 32 15.9 15.2 +0.7 48
3 Ujpest 32 15.3 14.8 +0.5 40
4 Gyori ETO FC 32 2.3 2.2 +0.1 66
5 Paks 32 16.4 16.4 0.0 50
6 Puskas Academy 32 14.3 15.0 -0.7 45
7 MTK Budapest 32 18.3 19.1 -0.8 37
8 Kisvarda FC 32 13.9 15.8 -1.9 40
9 Debreceni VSC 32 15.3 18.8 -3.5 50
10 Diosgyori VTK 32 14.2 18.1 -3.9 28
11 Nyiregyhaza 32 — — — 39
12 Kazincbarcikai 32 — — — 21
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