Lech Poznan vs Wisla Plock Statistics & Analysis

May 23, 2026 - 15:30

2 2.20

2 0.68

xG Accuracy: 66%

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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 Under 2.5 Over 2.5 (4 goals) ✖ Incorrect
Both Teams To Score BTTS No Yes ✖ Incorrect
1X2 Lech Poznan Draw ✖ Incorrect
Correct Score Insights 2-0, 1-0, 3-0, 2-1, 1-1 2-2 ✖ Incorrect

AI match briefing

AI Match Summary

Instantané avant-match pour cette rencontre.

Ligue: Ekstraklasa
Rencontre: Lech Poznan vs Wisla Plock
Coup d'envoi: 2026-05-23 16:00:00
1X2 (modèle): Domicile 71.1% · Match nul 20.0% · Extérieur 9.0%
xG (affiché): Lech Poznan 2.2 — Wisla Plock 0.68 (xG total ≈ 2.88)
Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
Modèle : 45.1% · Impliqué : 33.0% · Avantage de probabilité : +12.1 pts · Est. EV : +30.8%
BTTS (modèle): Oui 45.0% · Non 55.0%
Score exact (meilleure estimation): 2-0 (13.6%)

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

Le 1X2 peut sembler équilibré même lorsque les marchés secondaires montrent une structure plus claire.

Best Bet + Reason

Choix principal du moteur de décision : Under 2.5 goals.

Nous séparons l'avantage de probabilité (modèle moins implicite, en points de probabilité) de l'EV estimé (avantage économique au meilleur prix affiché sur la page).

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

FAQ

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.

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.

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.

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.

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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Ekstraklasa — Standings

#	TEAM	MP	W	D	L	PTS
1	Lech Poznan	34	16	12	6	60
2	Gornik Zabrze	34	16	8	10	56
3	Jagiellonia	34	15	11	8	56
4	Raków Częstochowa	34	16	7	11	55
5	GKS Katowice	34	14	8	12	50
6	Legia Warszawa	34	12	13	9	49
7	Zaglebie Lubin	34	13	9	12	48
8	Wisla Plock	34	12	10	12	46
9	Pogon Szczecin	34	13	6	15	45
10	Radomiak Radom	34	11	11	12	44
11	Korona Kielce	34	11	10	13	43
12	Motor Lublin	34	10	13	11	43
13	Cracovia Krakow	34	9	15	10	42
14	Widzew Łódź	34	12	6	16	42
15	Piast Gliwice	34	11	8	15	41
16	Lechia Gdansk	34	12	7	15	38
17	Arka Gdynia	34	9	9	16	36
18	Nieciecza	34	9	7	18	34

#	TEAM	MP	GS	GC	+/-	PTS
1	Lech Poznan	34	62	45	+17	60
2	Lechia Gdansk	34	62	65	-3	38
3	Jagiellonia	34	56	41	+15	56
4	Radomiak Radom	34	52	53	-1	44
5	Raków Częstochowa	34	51	40	+11	55
6	GKS Katowice	34	51	45	+6	50
7	Gornik Zabrze	34	50	38	+12	56
8	Pogon Szczecin	34	47	49	-2	45
9	Motor Lublin	34	46	53	-7	43
10	Zaglebie Lubin	34	45	38	+7	48
11	Nieciecza	34	43	65	-22	34
12	Legia Warszawa	34	42	37	+5	49
13	Piast Gliwice	34	42	46	-4	41
14	Widzew Łódź	34	41	41	0	42
15	Korona Kielce	34	40	40	0	43
16	Cracovia Krakow	34	39	42	-3	42
17	Wisla Plock	34	34	38	-4	46
18	Arka Gdynia	34	34	61	-27	36

#	TEAM	MP	xG	xGC	+/-	PTS
1	Lech Poznan	34	61.0	37.8	+23.2	60
2	Legia Warszawa	34	46.6	35.5	+11.1	49
3	Raków Częstochowa	34	52.6	43.7	+8.9	55
4	Gornik Zabrze	34	46.1	40.2	+5.9	56
5	Lechia Gdansk	34	51.5	46.0	+5.5	38
6	Piast Gliwice	34	45.8	40.9	+4.9	41
7	Pogon Szczecin	34	53.4	49.1	+4.3	45
8	Cracovia Krakow	34	39.5	36.4	+3.1	42
9	Widzew Łódź	34	38.9	37.5	+1.4	42
10	Wisla Plock	34	44.9	45.4	-0.5	46
11	Korona Kielce	34	49.9	51.2	-1.3	43
12	GKS Katowice	34	42.0	46.5	-4.5	50
13	Radomiak Radom	34	42.7	48.4	-5.7	44
14	Jagiellonia	34	44.4	50.6	-6.2	56
15	Zaglebie Lubin	34	35.7	44.8	-9.1	48
16	Arka Gdynia	34	36.6	49.7	-13.1	36
17	Nieciecza	34	44.5	58.1	-13.6	34
18	Motor Lublin	34	40.0	54.5	-14.5	43