Statistics / Football / Slovenia. 2. SNL / Dekani vs Krka

Dekani vs Krka Statistics & Analysis

Dekani Dekani
May 23, 2026 - 15:00
4 1.45
3 1.25
xG Accuracy: 31%
Krka Krka
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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 Over 2.5 (7 goals) ✖ Incorrect
  • Both Teams To Score BTTS No Yes ✖ Incorrect
  • 1X2 Dekani Dekani ✔ Correct
  • Correct Score Insights 1-1, 1-0, 0-1, 2-1, 1-2 4-3 ✖ Incorrect

AI match briefing

AI Match Summary

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: 2. SNL
  • 治具: Dekani vs Krka
  • キックオフ: 2026-05-24 15:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 41.8% · 描く 25.7% · 離れて 32.6%
  • xG (表示中): Dekani 1.45 — Krka 1.25 (合計 xG ≈ 2.7)
  • 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): BTTS No
  • モデル: 67.9% · 暗黙: 41.5% · 確率エッジ: +26.4 pts · 推定。 EV: +52.8%
  • BTTS（モデル）: はい 32.1% · いいえ 67.9%
  • 正しいスコア (上部ビン): 1-1 (12.4%)

カードを階層化に使用します。このテキストは、同じ入力を物語形式で再説明しているだけです。

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。

Best Bet + Reason

エンジンの主な見出しは次のとおりです。 BTTS No.

モデルの確率がオッズからの暗黙の確率と比較され、確率のエッジが強調表示されます。 EV は、追跡される最良の小数点価格と同じモデル確率を使用します。

ピックがないことは保証されません。スコアライン市場では分散が特に大きくなります。

FAQ

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。

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。

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。

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。

Risk Factors

  • 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)。

Methodology

  • 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。

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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2. SNL 2. SNL — Standings
# TEAM MP W D L PTS
1 Brinje-Grosuplje 30 23 6 1 75
2 Nafta 30 23 6 1 75
3 Triglav 30 20 4 6 64
4 Beltinci 30 18 6 6 60
5 Tabor Sežana 30 15 5 10 50
6 Bistrica 30 13 6 11 45
7 Dravinja 30 10 7 13 37
8 Rudar 30 9 10 11 37
9 Bilje 30 9 7 14 34
10 Dekani 30 8 9 13 33
11 Slovan Ljubljana 30 9 5 16 32
12 Krka 30 6 11 13 29
13 Ilirija 30 6 9 15 27
14 Krško 30 7 5 18 26
15 Gorica 30 4 10 16 22
16 Jesenice 30 4 6 20 18
# TEAM MP GS GC +/- PTS
1 Triglav 30 72 28 +44 64
2 Brinje-Grosuplje 30 70 26 +44 75
3 Nafta 30 65 23 +42 75
4 Beltinci 30 55 25 +30 60
5 Bistrica 30 50 36 +14 45
6 Rudar 30 46 39 +7 37
7 Dekani 30 40 46 -6 33
8 Ilirija 30 38 52 -14 27
9 Tabor Sežana 30 37 33 +4 50
10 Dravinja 30 32 44 -12 37
11 Krka 30 32 51 -19 29
12 Slovan Ljubljana 30 32 52 -20 32
13 Gorica 30 31 45 -14 22
14 Bilje 30 27 47 -20 34
15 Jesenice 30 26 68 -42 18
16 Krško 30 24 62 -38 26
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