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CFR 1907 Cluj vs Arges Pitesti Statistics & Analysis

May 22, 2026 - 17:30
1 1.13
1 0.89
xG Accuracy: 94%
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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 Yes ✖ Incorrect
  • 1X2 CFR 1907 Cluj Draw ✖ Incorrect
  • Correct Score Insights 1-0, 1-1, 0-0, 0-1, 2-0 1-1 ✔ Correct

AI match briefing

AI Match Summary

Instantané avant-match pour cette rencontre.

  • Ligue: Liga I
  • Rencontre: CFR 1907 Cluj vs Arges Pitesti
  • Coup d'envoi: 2026-05-23 15:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 39.4% · Match nul 33.8% · Extérieur 26.8%
  • xG (affiché): CFR 1907 Cluj 1.13 — Arges Pitesti 0.89 (xG total ≈ 2.02)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
  • Modèle : 67.1% · Impliqué : 56.2% · Avantage de probabilité : +10.9 pts · Est. EV : +14.1%
  • BTTS (modèle): Oui 41.6% · Non 58.4%
  • Score exact (meilleure estimation): 1-0 (15.0%)

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.

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

Best Bet + Reason

Angle principal mis en évidence sur la page : 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).

Les avantages diminuent rapidement si les cotes bougent ; vérifiez toujours à nouveau le chiffre sur votre bookmaker.

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.

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.

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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Liga I Liga IStandings
# TEAM MP W D L PTS
1 Universitatea Craiova 10 6 2 2 50
2 Universitatea Cluj 10 6 1 3 46
3 CFR 1907 Cluj 10 4 4 2 43
4 Dinamo Bucuresti 10 3 4 3 39
5 Rapid 10 1 3 6 34
6 Arges Pitesti 10 1 4 5 32
7 FCSB 30 13 7 10 46
8 Uta Arad 30 11 10 9 43
9 FC Botosani 30 11 9 10 42
10 Oţelul 30 11 8 11 41
11 Farul Constanta 30 10 7 13 37
12 Petrolul Ploiesti 30 7 11 12 32
13 Csikszereda 30 8 8 14 32
14 Unirea Slobozia 30 7 4 19 25
15 AFC Hermannstadt 30 5 8 17 23
16 Metaloglobus 30 2 6 22 12
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 FCSB 30 48 40 +8 46
2 Oţelul 30 39 32 +7 41
3 Farul Constanta 30 39 37 +2 37
4 Uta Arad 30 39 44 -5 43
5 FC Botosani 30 37 29 +8 42
6 Csikszereda 30 30 58 -28 32
7 AFC Hermannstadt 30 29 50 -21 23
8 Unirea Slobozia 30 27 46 -19 25
9 Metaloglobus 30 25 66 -41 12
10 Petrolul Ploiesti 30 24 31 -7 32
11 Universitatea Cluj 10 13 11 +2 46
12 Dinamo Bucuresti 10 13 12 +1 39
13 Universitatea Craiova 10 12 6 +6 50
14 CFR 1907 Cluj 10 8 7 +1 43
15 Rapid 10 8 14 -6 34
16 Arges Pitesti 10 6 10 -4 32
# TEAM MP xG xGC +/- PTS
1 FCSB 30 50.6 28.2 +22.4 46
2 Dinamo Bucuresti 10 43.7 24.3 +19.4 39
3 Universitatea Craiova 10 37.5 24.4 +13.1 50
4 Oţelul 30 41.3 33.1 +8.2 41
5 Farul Constanta 30 37.8 33.2 +4.6 37
6 CFR 1907 Cluj 10 34.8 32.4 +2.4 43
7 Rapid 10 35.3 33.2 +2.1 34
8 FC Botosani 30 33.9 32.2 +1.7 42
9 Universitatea Cluj 10 32.0 30.8 +1.2 46
10 Arges Pitesti 10 26.0 25.8 +0.2 32
11 AFC Hermannstadt 30 29.8 31.9 -2.1 23
12 Petrolul Ploiesti 30 28.9 34.5 -5.6 32
13 Uta Arad 30 33.5 42.0 -8.5 43
14 Unirea Slobozia 30 26.9 39.8 -12.9 25
15 Metaloglobus 30 23.1 42.4 -19.3 12
16 Csikszereda 30 22.9 49.8 -26.9 32