Statistiques / Football / Germany. 2. Bundesliga / SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf

SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf Statistics & Analysis

SpVgg Greuther Fürth SpVgg Greuther Fürth
May 17, 2026 - 13:30
3 1.52
0 1.12
xG Accuracy: 49%
Fortuna Düsseldorf Fortuna Düsseldorf
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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 (3 goals) ✖ Incorrect
  • Les deux équipes marquent BTTS Non Non ✔ Correct
  • 1X2 SpVgg Greuther Fürth SpVgg Greuther Fürth ✔ Correct
  • Analyse du score exact 1-1 3-0 ✖ Incorrect

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Instantané avant-match pour cette rencontre.

  • Ligue: 2. Bundesliga
  • Rencontre: SpVgg Greuther Fürth vs Fortuna Düsseldorf
  • Coup d'envoi: 2026-05-17 13:30:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 44.9% · Match nul 28.7% · Extérieur 26.4%
  • xG (affiché): SpVgg Greuther Fürth 1.52 — Fortuna Düsseldorf 1.12 (xG total ≈ 2.64)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
  • Modèle : 50.8% · Impliqué : 40.0% · Avantage de probabilité : +10.8 pts · Est. EV : +29.5%
  • BTTS (modèle): Oui 54.2% · Non 45.8%
  • Score exact (meilleure estimation): 1-1 (12.1%)

Les totaux et BTTS sont évalués par rapport aux prix actuels du marché lorsque disponibles.

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

Meilleur pari et analyse

Le principal du moteur est : 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.

Lorsque plusieurs marchés sont proches de +EV, gardez les mises petites — la corrélation signifie que les avantages ne s'additionnent pas proprement.

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.

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.

Quelle est la ligne la mieux soutenue dans cet instantané ?

Correspond à la carte héros ci-dessus : si elle indique « Sélection principale de pari », cette sélection a respecté les règles principales ; si elle indique « Meilleur +EV (marchés suivis) », c'est la ligne +EV la plus forte qui n'a pas respecté les seuils principaux plus stricts. Les puces ci-dessous répètent le même % du modèle, % implicite, avantage (pts) et % EV que cette carte.

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 ».

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 19, 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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2. Bundesliga 2. Bundesliga — Classement
# ÉQUIPE MJ V N D PTS
1 FC Schalke 04 33 20 7 6 67
2 SV Elversberg 33 17 8 8 59
3 Hannover 96 33 16 11 6 59
4 SC Paderborn 07 33 17 8 8 59
5 SV Darmstadt 98 33 13 13 7 52
6 Hertha BSC 33 14 9 10 51
7 1. FC Kaiserslautern 33 15 4 14 49
8 1. FC Nürnberg 33 12 9 12 45
9 Karlsruher SC 33 12 8 13 44
10 VfL Bochum 33 10 11 12 41
11 Holstein Kiel 33 11 8 14 41
12 1. FC Magdeburg 33 12 3 18 39
13 Dynamo Dresden 33 10 8 15 38
14 Eintracht Braunschweig 33 10 7 16 37
15 Fortuna Düsseldorf 33 11 4 18 37
16 Arminia Bielefeld 33 9 9 15 36
17 SpVgg Greuther Fürth 33 9 7 17 34
18 Preußen Münster 33 6 12 15 30
# ÉQUIPE MJ GS GC +/- PTS
1 SV Elversberg 33 61 39 +22 59
2 Hannover 96 33 57 41 +16 59
3 SV Darmstadt 98 33 57 43 +14 52
4 SC Paderborn 07 33 57 45 +12 59
5 Dynamo Dresden 33 52 52 0 38
6 1. FC Magdeburg 33 52 57 -5 39
7 Karlsruher SC 33 52 62 -10 44
8 1. FC Kaiserslautern 33 51 47 +4 49
9 FC Schalke 04 33 49 31 +18 67
10 VfL Bochum 33 47 46 +1 41
11 Arminia Bielefeld 33 47 50 -3 36
12 Hertha BSC 33 46 38 +8 51
13 SpVgg Greuther Fürth 33 46 68 -22 34
14 1. FC Nürnberg 33 44 42 +2 45
15 Holstein Kiel 33 43 46 -3 41
16 Preußen Münster 33 38 58 -20 30
17 Eintracht Braunschweig 33 36 53 -17 37
18 Fortuna Düsseldorf 33 33 50 -17 37
# ÉQUIPE MJ xG xGC +/- PTS
1 FC Schalke 04 33 51.0 30.4 +20.6 67
2 SC Paderborn 07 33 58.1 38.1 +20.0 59
3 Hannover 96 33 55.4 38.5 +16.9 59
4 SV Elversberg 33 51.6 37.3 +14.3 59
5 1. FC Magdeburg 33 52.6 45.9 +6.7 39
6 Arminia Bielefeld 33 50.3 46.2 +4.1 36
7 VfL Bochum 33 51.9 48.6 +3.3 41
8 1. FC Kaiserslautern 33 46.2 44.1 +2.1 49
9 1. FC Nürnberg 33 46.2 44.2 +2.0 45
10 SV Darmstadt 98 33 52.1 51.8 +0.3 52
11 Dynamo Dresden 33 43.2 43.9 -0.7 38
12 Hertha BSC 33 44.7 51.4 -6.7 51
13 Fortuna Düsseldorf 33 40.3 49.4 -9.1 37
14 Eintracht Braunschweig 33 36.7 48.1 -11.4 37
15 SpVgg Greuther Fürth 33 39.4 51.4 -12.0 34
16 Holstein Kiel 33 41.0 53.1 -12.1 41
17 Preußen Münster 33 36.7 55.9 -19.2 30
18 Karlsruher SC 33 42.5 61.9 -19.4 44
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