NEOM vs Al Shabab Statistics & Analysis

May 11, 2026 - 16:50
2 2.20
1 1.69
xG Accuracy: 78%
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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 (3 goals) ✔ Correct
  • 両チーム得点 BTTS はい はい ✔ Correct
  • 1X2 NEOM NEOM ✔ Correct
  • コレクトスコアの要点 2-1 2-1 ✔ 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: Pro League
  • 治具: NEOM vs Al Shabab
  • キックオフ: 2026-05-11 16:50:00
  • 1X2 (モデル): 家 48.7% · 描く 22.4% · 離れて 28.9%
  • xG (表示中): NEOM 2.2 — Al Shabab 1.69 (合計 xG ≈ 3.89)
  • 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: 74.5% · 暗黙: 56.8% · 確率エッジ: +17.7 pts · 推定。 EV: +28.1%
  • BTTS(モデル): はい 73.5% · いいえ 26.5%
  • 正しいスコア (上部ビン): 2-1 (8.4%)

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。

試合の初期の状態により、実現したゴールがキック前の予測から遠ざかる可能性があります。

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.

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。

価格が変動するとエッジはすぐに縮小します。常に帳簿の番号を再確認してください。

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。

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。

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。

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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Pro League Pro League順位表
# チーム
1 Al-Nassr 33 27 2 4 83
2 Al-Hilal Saudi FC 33 24 9 0 81
3 Al-Ahli Jeddah 33 24 6 3 78
4 Al-Qadisiyah FC 33 22 8 3 74
5 Al-Ittihad FC 32 16 7 9 55
6 Al Taawon 33 15 8 10 53
7 Al-Ettifaq 33 14 7 12 49
8 NEOM 33 12 8 13 44
9 Al-Hazm 33 10 9 14 39
10 Al-Fayha 33 10 8 15 38
11 Al Khaleej Saihat 33 10 7 16 37
12 Al-Fateh 33 9 9 15 36
13 Al Kholood 33 9 5 19 32
14 Al Shabab 32 7 11 14 32
15 Damac 33 6 11 16 29
16 Al Riyadh 33 6 9 18 27
17 Al Okhdood 33 5 5 23 20
18 Al Najma 33 2 7 24 13
# チーム +/-
1 Al-Nassr 33 87 27 +60 83
2 Al-Hilal Saudi FC 33 84 27 +57 81
3 Al-Qadisiyah FC 33 78 33 +45 74
4 Al-Ahli Jeddah 33 67 24 +43 78
5 Al Taawon 33 59 44 +15 53
6 Al Khaleej Saihat 33 53 58 -5 37
7 Al-Ittihad FC 32 52 40 +12 55
8 Al-Ettifaq 33 50 54 -4 49
9 NEOM 33 42 47 -5 44
10 Al-Fayha 33 41 53 -12 38
11 Al Shabab 32 41 54 -13 32
12 Al-Fateh 33 41 55 -14 36
13 Al Kholood 33 39 61 -22 32
14 Al-Hazm 33 36 57 -21 39
15 Al Riyadh 33 34 63 -29 27
16 Damac 33 31 51 -20 29
17 Al Najma 33 31 76 -45 13
18 Al Okhdood 33 27 69 -42 20
# チーム xG xGC +/-
1 Al-Nassr 33 65.9 24.9 +41.0 83
2 Al-Hilal Saudi FC 33 63.9 24.5 +39.4 81
3 Al-Ahli Jeddah 33 54.1 23.6 +30.5 78
4 Al-Qadisiyah FC 33 58.8 33.4 +25.4 74
5 Al-Ittihad FC 32 47.6 37.0 +10.6 55
6 NEOM 33 43.5 36.8 +6.7 44
7 Al Shabab 32 43.1 43.3 -0.2 32
8 Al Taawon 33 41.1 42.2 -1.1 53
9 Al Khaleej Saihat 33 39.8 41.3 -1.5 37
10 Al-Fateh 33 40.9 43.5 -2.6 36
11 Al-Fayha 33 33.1 42.3 -9.2 38
12 Al Riyadh 33 40.3 50.0 -9.7 27
13 Damac 33 24.2 37.4 -13.2 29
14 Al-Hazm 33 31.7 46.5 -14.8 39
15 Al Kholood 33 30.9 47.0 -16.1 32
16 Al-Ettifaq 33 38.4 54.9 -16.5 49
17 Al Najma 33 26.8 60.1 -33.3 13
18 Al Okhdood 33 25.0 60.7 -35.7 20