Statistics / Football / Slovenia. 2. SNL / Krško vs Gorica

Krško vs Gorica Statistics & Analysis

May 23, 2026 - 15:00
2 1.45
0 1.25
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 Under 2.5 Under 2.5 (2 goals) ✔ Correct
  • Both Teams To Score BTTS No No ✔ Correct
  • 1X2 Krško Krško ✔ Correct
  • Correct Score Insights 1-1, 0-1, 1-2, 0-2, 1-0 2-0 ✖ Incorrect

AI match briefing

AI Match Summary

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

  • Ligue: 2. SNL
  • Rencontre: Krško vs Gorica
  • Coup d'envoi: 2026-05-24 15:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 41.8% · Match nul 25.7% · Extérieur 32.6%
  • xG (affiché): Krško 1.45 — Gorica 1.25 (xG total ≈ 2.7)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): BTTS No
  • Modèle : 64.3% · Impliqué : 43.1% · Avantage de probabilité : +21.2 pts · Est. EV : +38.2%
  • BTTS (modèle): Oui 35.7% · Non 64.3%
  • Score exact (meilleure estimation): 1-1 (11.8%)

Lorsque EV est affiché, il s'agit du rendement estimé par unité de mise au meilleur prix décimal suivi — ce n'est pas la même chose qu'un écart de probabilité brute.

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

Best Bet + Reason

Angle principal mis en évidence sur la page : BTTS No.

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

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

FAQ

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.

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.

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.

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.

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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2. SNL 2. SNLStandings
# TEAM MP W D L PTS
1 Brinje-Grosuplje 30 23 6 1 75
2 Nafta 30 23 6 1 75
3 Triglav 30 20 4 6 64
4 Beltinci 30 18 6 6 60
5 Tabor Sežana 30 15 5 10 50
6 Bistrica 30 13 6 11 45
7 Dravinja 30 10 7 13 37
8 Rudar 30 9 10 11 37
9 Bilje 30 9 7 14 34
10 Dekani 30 8 9 13 33
11 Slovan Ljubljana 30 9 5 16 32
12 Krka 30 6 11 13 29
13 Ilirija 30 6 9 15 27
14 Krško 30 7 5 18 26
15 Gorica 30 4 10 16 22
16 Jesenice 30 4 6 20 18
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Triglav 30 72 28 +44 64
2 Brinje-Grosuplje 30 70 26 +44 75
3 Nafta 30 65 23 +42 75
4 Beltinci 30 55 25 +30 60
5 Bistrica 30 50 36 +14 45
6 Rudar 30 46 39 +7 37
7 Dekani 30 40 46 -6 33
8 Ilirija 30 38 52 -14 27
9 Tabor Sežana 30 37 33 +4 50
10 Dravinja 30 32 44 -12 37
11 Krka 30 32 51 -19 29
12 Slovan Ljubljana 30 32 52 -20 32
13 Gorica 30 31 45 -14 22
14 Bilje 30 27 47 -20 34
15 Jesenice 30 26 68 -42 18
16 Krško 30 24 62 -38 26