統計 / サッカー / Luxembourg. National Division / Rodange 91 vs Mamer

Rodange 91 vs Mamer Statistics & Analysis

Rodange 91 Rodange 91
May 17, 2026 - 14:00
1 1.45
1 1.25
xG Accuracy: 82%
Mamer Mamer
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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 アンダー 2.5 (2 goals) ✖ Incorrect
  • 両チーム得点 BTTS いいえ はい ✖ Incorrect
  • 1X2 Rodange 91 描く ✖ Incorrect
  • コレクトスコアの要点 1-1 1-1 ✔ Correct

AI試合ブリーフィング

AI試合サマリー

この試合の試合前のスナップショット。

  • リーグ: National Division
  • 治具: Rodange 91 vs Mamer
  • キックオフ: 2026-05-17 14:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 41.8% · 描く 25.7% · 離れて 32.6%
  • xG (表示中): Rodange 91 1.45 — Mamer 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: 61.7% · 暗黙: 41.5% · 確率エッジ: +20.2 pts · 推定。 EV: +38.8%
  • BTTS（モデル）: はい 38.3% · いいえ 61.7%
  • 正しいスコア (上部ビン): 1-1 (10.8%)

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。

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

エンジンの主な見出しは次のとおりです。 BTTS No.

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

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。

最も可能性の高い正しいスコアが良い賭けでしょうか?

通常、単独のベットとしていいえ: 「最も可能性の高い」スコアラインは依然として 絶対確率が低い テール イベント (多くの場合 1 桁、場合によっては 10 代前半) です。コンテキストとして使用してください。正しいスコアの賭け金は「楽しい/小さい」バケツに入れておいてください。

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。

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。

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 19, 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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National Division National Division — 順位表
# チーム MP 勝 分 敗 PTS
1 FC Differdange 03 28 18 8 2 62
2 Atert Bissen 28 18 5 5 59
3 UNA Strassen 28 17 5 6 56
4 US Mondorf-les-bains 28 18 2 8 56
5 F91 Dudelange 28 16 6 6 54
6 UN Kaerjeng 97 28 11 5 12 38
7 Victoria Rosport 28 10 5 13 35
8 Progres Niederkorn 28 9 7 12 34
9 AS Jeunesse Esch 28 8 10 10 34
10 Racing FC Union Luxembourg 28 9 7 12 34
11 US Hostert 28 9 6 13 33
12 Jeunesse Canach 28 9 3 16 30
13 Mamer 28 8 3 17 27
14 Swift Hesperange 28 7 5 16 26
15 Union Titus Petange 28 6 7 15 25
16 Rodange 91 28 6 6 16 24
# チーム MP GS GC +/- PTS
1 Atert Bissen 28 64 27 +37 59
2 FC Differdange 03 28 61 21 +40 62
3 UNA Strassen 28 56 25 +31 56
4 F91 Dudelange 28 54 35 +19 54
5 US Mondorf-les-bains 28 50 24 +26 56
6 UN Kaerjeng 97 28 43 44 -1 38
7 Progres Niederkorn 28 41 41 0 34
8 Racing FC Union Luxembourg 28 41 49 -8 34
9 Mamer 28 32 58 -26 27
10 AS Jeunesse Esch 28 31 33 -2 34
11 Victoria Rosport 28 31 43 -12 35
12 US Hostert 28 31 53 -22 33
13 Jeunesse Canach 28 29 39 -10 30
14 Rodange 91 28 26 58 -32 24
15 Swift Hesperange 28 25 44 -19 26
16 Union Titus Petange 28 24 45 -21 25
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