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Marseille vs Rennes Statistics & Analysis

May 17, 2026 - 19:00
3 2.19
1 1.49
xG Accuracy: 70%
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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 オーバー 2.5 オーバー 2.5 (4 goals) ✔ Correct
  • 両チーム得点 BTTS いいえ はい ✖ Incorrect
  • 1X2 Marseille Marseille ✔ Correct
  • コレクトスコアの要点 2-1 3-1 ✖ 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: Ligue 1
  • 治具: Marseille vs Rennes
  • キックオフ: 2026-05-16 19:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 52.6% · 描く 22.6% · 離れて 24.8%
  • xG (表示中): Marseille 2.19 — Rennes 1.49 (合計 xG ≈ 3.68)
  • 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): Over 2.5 goals
  • モデル: 71.1% · 暗黙: 60.5% · 確率エッジ: +10.6 pts · 推定。 EV: +13.8%
  • BTTS(モデル): はい 69.9% · いいえ 30.1%
  • 正しいスコア (上部ビン): 2-1 (9.0%)

合計と BTTS は、可能な場合は現在の市場価格に対して評価されます。

1X2 は、サイドマーケットがより明確な構造を示している場合でも、バランスが取れているように見えます。

ベストベットと理由

ページ上で強調表示されている主角度: Over 2.5 goals.

1X2 がタイトに見える場合でも、エンジンは合計または BTTS でより明確な構造を見つける可能性があります。これは意図的なものです。

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

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。

正しいスコアよりも安全な市場?

より流動性が高く、よりスムーズな価格 (多くの書籍では 1X2 または O/U 2.5) を持つ市場は、通常、ロングテールの正しいスコア価格よりも推論するのが簡単です。まだ各脚のEVを読み取ります。

このスナップショットで最もサポートされている行は何ですか?

上の ヒーロー カードを照合します。「プライマリー ピックに賭ける」と表示されている場合、そのレッグはプライマリー ルールをクリアしています。 「Best +EV (追跡市場)」と表示されている場合、それは、より厳格なプライマリしきい値を満たさなかった最も強力な +EV ラインです。以下の箇条書きは、そのカードと同じモデル %、暗示 %、エッジ (pts)、および EV % を繰り返しています。

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。

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 18, 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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Ligue 1 Ligue 1順位表
# チーム MP PTS
1 Paris Saint Germain 33 24 4 5 76
2 Lens 33 21 4 8 67
3 Lille 33 18 7 8 61
4 Lyon 33 18 6 9 60
5 Rennes 33 17 8 8 59
6 Marseille 33 17 5 11 56
7 Monaco 33 16 6 11 54
8 Strasbourg 33 14 8 11 50
9 Lorient 33 11 12 10 45
10 Toulouse 33 12 8 13 44
11 Paris FC 33 10 11 12 41
12 Stade Brestois 29 33 10 8 15 38
13 Angers 33 9 8 16 35
14 Le Havre 33 6 14 13 32
15 Auxerre 33 7 10 16 31
16 Nice 33 7 10 16 31
17 Nantes 33 5 8 20 23
18 Metz 33 3 7 23 16
# チーム MP GS GC +/- PTS
1 Paris Saint Germain 33 73 27 +46 76
2 Lens 33 62 35 +27 67
3 Marseille 33 60 44 +16 56
4 Rennes 33 58 47 +11 59
5 Monaco 33 56 49 +7 54
6 Lyon 33 53 36 +17 60
7 Strasbourg 33 53 43 +10 50
8 Lille 33 52 35 +17 61
9 Lorient 33 48 49 -1 45
10 Toulouse 33 47 46 +1 44
11 Paris FC 33 45 49 -4 41
12 Stade Brestois 29 33 42 54 -12 38
13 Nice 33 37 60 -23 31
14 Auxerre 33 32 44 -12 31
15 Metz 33 32 76 -44 16
16 Le Havre 33 30 44 -14 32
17 Nantes 33 29 52 -23 23
18 Angers 33 28 47 -19 35
# チーム MP xG xGC +/- PTS
1 Paris Saint Germain 33 63.7 27.4 +36.3 76
2 Lens 33 66.7 42.7 +24.0 67
3 Marseille 33 60.2 42.1 +18.1 56
4 Lille 33 54.6 36.8 +17.8 61
5 Strasbourg 33 51.4 43.9 +7.5 50
6 Lyon 33 51.1 43.7 +7.4 60
7 Monaco 33 56.9 50.0 +6.9 54
8 Rennes 33 54.0 52.8 +1.2 59
9 Lorient 33 45.4 45.0 +0.4 45
10 Toulouse 33 42.9 42.6 +0.3 44
11 Stade Brestois 29 33 44.3 50.0 -5.7 38
12 Nantes 33 33.4 43.5 -10.1 23
13 Paris FC 33 44.4 56.1 -11.7 41
14 Le Havre 33 38.3 50.9 -12.6 32
15 Auxerre 33 35.5 48.1 -12.6 31
16 Nice 33 43.1 59.2 -16.1 31
17 Angers 33 32.4 55.4 -23.0 35
18 Metz 33 34.4 62.7 -28.3 16