Statistics / Football / Romania. Liga I / Universitatea Cluj vs Dinamo Bucuresti

Universitatea Cluj vs Dinamo Bucuresti Statistics & Analysis

May 23, 2026 - 17:30
1 1.22
1 1.34
xG Accuracy: 86%
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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 Dinamo Bucuresti Draw ✖ Incorrect
  • Correct Score Insights 1-1, 0-1, 1-0, 1-2, 0-0 1-1 ✔ Correct

AI match briefing

AI Match Summary

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

  • Ligue: Liga I
  • Rencontre: Universitatea Cluj vs Dinamo Bucuresti
  • Coup d'envoi: 2026-05-23 15:00:00
  • 1X2 (modèle): Domicile 32.3% · Match nul 29.8% · Extérieur 37.9%
  • xG (affiché): Universitatea Cluj 1.22 — Dinamo Bucuresti 1.34 (xG total ≈ 2.56)
  • Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
  • Modèle : 52.8% · Impliqué : 47.9% · Avantage de probabilité : +4.9 pts · Est. EV : +9.3%
  • BTTS (modèle): Oui 53.7% · Non 46.3%
  • Score exact (meilleure estimation): 1-1 (12.6%)

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.

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

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

FAQ

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.

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 ».

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.

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