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Napoli vs Bologna Statistics & Analysis

May 11, 2026 - 18:45
2 1.49
3 0.71
xG Accuracy: 46%
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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 アンダー 2.5 オーバー 2.5 (5 goals) ✖ Incorrect
  • 両チーム得点 BTTS いいえ はい ✖ Incorrect
  • 1X2 Napoli Bologna ✖ Incorrect
  • コレクトスコアの要点 1-0 2-3 ✖ Incorrect

AI試合ブリーフィング

AI試合サマリー

モデルがこの対戦をどのように読み取るかについて簡単に説明します。

  • リーグ: Serie A
  • 治具: Napoli vs Bologna
  • キックオフ: 2026-05-10 13:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 54.4% · 描く 29.3% · 離れて 16.2%
  • xG (表示中): Napoli 1.49 — Bologna 0.71 (合計 xG ≈ 2.2)
  • プライマリ / ヘッドライン (表示されている場合はベッティング プライマリ ピック): Under 2.5 goals
  • モデル: 62.3% · 暗黙: 50.5% · 確率エッジ: +11.8 pts · 推定。 EV: +20.9%
  • BTTS(モデル): はい 40.9% · いいえ 59.1%
  • 正しいスコア (上部ビン): 1-0 (16.5%)

EV が表示されている場合、それは最も追跡された 10 進価格での単位賭け金あたりの推定リターンであり、生の確率ギャップと同じものではありません。

線が紙上にある可能性が最も高い場合でも、正しいスコアはばらつきが大きいままです。

ベストベットと理由

エンジンの主な見出しは次のとおりです。 Under 2.5 goals.

確率エッジ (確率のポイントで暗黙的に差し引いたモデル) を 推定EV (ページに表示されている最良価格での経済エッジ) から分離します。

複数の市場が +EV 付近にある場合は、賭け金を小さく保ちます。相関関係があるということは、エッジがきれいに加算されないことを意味します。

よくある質問

勝者の市場で優位に立つのは誰でしょうか?

サマリーと 1X2 マーケット カードで 1X2 モデルのパーセンテージを使用します。最高のモデル % を持つ側がモデルのリーンですが、EV を確認してください。リーンは価格の後でも -EV である可能性があります。

EV と確率ギャップをどのように読み取るべきですか?

確率エッジ = モデル確率から暗黙的確率を差し引いた値 (ここでは パーセント ポイントで報告されます)。 EV ≈ モデル確率 × 最も追跡された 10 進オッズ − 1、単位賭け金当たりのリターン として示されます。これらは関連していますが、交換可能なラベルではありません。

合計は魅力的ではないのに、1X2 は魅力的に見えないのはなぜですか?

1X2 の価格が厳しい場合、公平な 3 者分割が組み込まれることが多いため、オーバー/アンダーまたは BTTS が依然としてモデルから乖離している場合でも、試合勝者の EV はマイナスにとどまる可能性があります。市場カードの 1X2 行を O/U および BTTS と比較してください。

オッズが動いた場合、最初に何が変わるでしょうか?

暗黙の確率とEVは価格に応じてすぐに変化します。このスナップショットのモデル確率は、パイプラインが再実行されるまで更新されません。素材ラインの移動後に更新します。

リスク要因

  • 価格変動: 暗黙の確率と EV はオッズに応じて変動します。
  • サンプル/データのギャップ: 情報が少ないリーグでは予測の幅が広がります。
  • プレー中の状態: ここではゴールとレッドカードはモデル化されていません。
  • スコアラインの分散: 最も可能性の高いスコアラインは、通常、絶対確率が低い結果です (多くの場合、20% を大きく下回ります)。

方法論

  • 入力: 公開予測ページと同じ構造化された事実バンドル (xG / ポアソン スナップショット、利用可能な市場 EV、意思決定エンジン v2)。
  • コンプライアンス: 教育フレームワークのみ。個人的なアドバイスではありません。

最終更新

May 17, 2026 (UTC)

これの使い方
  • 実用的なアイデアが 1 つ必要な場合は、Primary 行に焦点を当てます。
  • 多数の薄いエッジのピックを一緒に使用しないでください。エッジが確実に追加されません。
  • ロングショットはオプションの、一か八かのプレイのみとして扱います。

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Serie A Serie A順位表
# チーム
1 Inter 36 27 4 5 85
2 Napoli 36 21 7 8 70
3 Juventus 36 19 11 6 68
4 AC Milan 36 19 10 7 67
5 AS Roma 36 21 4 11 67
6 Como 36 18 11 7 65
7 Atalanta 36 15 13 8 58
8 Bologna 36 15 7 14 52
9 Lazio 36 13 12 11 51
10 Udinese 36 14 8 14 50
11 Sassuolo 36 14 7 15 49
12 Torino 36 12 8 16 44
13 Parma 36 10 12 14 42
14 Genoa 36 10 11 15 41
15 Fiorentina 36 8 14 14 38
16 Cagliari 36 9 10 17 37
17 Lecce 36 8 8 20 32
18 Cremonese 36 7 10 19 31
19 Hellas Verona 36 3 11 22 20
20 Pisa 36 2 12 22 18
# チーム +/-
1 Inter 36 85 31 +54 85
2 Como 36 60 28 +32 65
3 Juventus 36 59 30 +29 68
4 AS Roma 36 55 31 +24 67
5 Napoli 36 54 36 +18 70
6 AC Milan 36 50 32 +18 67
7 Atalanta 36 50 34 +16 58
8 Bologna 36 45 43 +2 52
9 Udinese 36 45 46 -1 50
10 Sassuolo 36 44 46 -2 49
11 Torino 36 41 59 -18 44
12 Genoa 36 40 48 -8 41
13 Lazio 36 39 37 +2 51
14 Fiorentina 36 38 49 -11 38
15 Cagliari 36 36 51 -15 37
16 Cremonese 36 30 53 -23 31
17 Parma 36 27 45 -18 42
18 Pisa 36 25 66 -41 18
19 Lecce 36 24 48 -24 32
20 Hellas Verona 36 24 58 -34 20
# チーム xG xGC +/-
1 Inter 36 67.0 32.2 +34.8 85
2 Juventus 36 61.6 30.7 +30.9 68
3 Como 36 57.0 32.3 +24.7 65
4 AC Milan 36 56.0 39.1 +16.9 67
5 Atalanta 36 55.1 40.7 +14.4 58
6 AS Roma 36 50.9 37.6 +13.3 67
7 Napoli 36 46.9 35.4 +11.5 70
8 Fiorentina 36 48.4 44.1 +4.3 38
9 Bologna 36 41.9 43.2 -1.3 52
10 Lazio 36 39.1 40.8 -1.7 51
11 Genoa 36 43.0 45.2 -2.2 41
12 Torino 36 42.9 49.1 -6.2 44
13 Udinese 36 41.2 49.9 -8.7 50
14 Hellas Verona 36 33.2 42.6 -9.4 20
15 Sassuolo 36 39.6 53.2 -13.6 49
16 Cagliari 36 32.5 50.5 -18.0 37
17 Pisa 36 37.3 56.7 -19.4 18
18 Cremonese 36 33.5 55.1 -21.6 31
19 Parma 36 30.6 52.7 -22.1 42
20 Lecce 36 28.2 54.6 -26.4 32