Pittsburgh Riverhounds vs Indy Eleven Statistics & Analysis

Ci-dessous, un instantané compact, axé sur les chiffres, aligné avec le même moteur que les cartes ci-dessus.

• Ligue: USL Championship
• Rencontre: Pittsburgh Riverhounds vs Indy Eleven
• Coup d'envoi: 2026-06-13 23:00:00
• 1X2 (modèle): Domicile 43.3% · Match nul 28.8% · Extérieur 27.9%
• xG (affiché): Pittsburgh Riverhounds 1.4 — Indy Eleven 1.2 (xG total ≈ 2.6)
• Meilleure ligne +EV (même étiquette que la carte principale lorsque les seuils primaires ne sont pas atteints): Under 2.5 goals
• Modèle : 51.8% · Impliqué : 48.8% · Avantage de probabilité : +3.0 pts · Est. EV : +2.1%
• BTTS (modèle): Oui 54.3% · Non 45.7%
• Score exact (meilleure estimation): 1-1 (12.5%)

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.

Ligne +EV la plus forte parmi les marchés suivis (non affichée comme un Principal complet sous les seuils actuels du moteur) : 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).

Un seul avantage modeste +EV est mis en évidence ici ; misez prudemment et vérifiez à nouveau si les cotes bougent.

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.

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.

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.

• 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 %).

• 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.

June 15, 2026 (UTC)