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Widzew Łódź vs Piast Gliwice 予測、オッズ & AIベッティングのヒント

May 23, 2026 - 15:30
2 0.97
1 1.32
xG Accuracy: 69%
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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 (3 goals) ✖ Incorrect
  • 両チーム得点 BTTS いいえ はい ✖ Incorrect
  • 1X2 Piast Gliwice Widzew Łódź ✖ Incorrect
  • コレクトスコアの要点 0-1, 1-1, 0-0, 1-0, 0-2 2-1 ✖ Incorrect

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: Ekstraklasa
  • 治具: Widzew Łódź vs Piast Gliwice
  • キックオフ: 2026-05-23 16:00:00
  • 1X2 (モデル): 家 25.8% · 描く 31.3% · 離れて 42.9%
  • xG (表示中): Widzew Łódź 0.97 — Piast Gliwice 1.32 (合計 xG ≈ 2.29)
  • 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: 59.9% · 暗黙: 53.6% · 確率エッジ: +6.3 pts · 推定。 EV: +9.0%
  • BTTS(モデル): はい 47.2% · いいえ 52.8%
  • 正しいスコア (上部ビン): 0-1 (13.4%)

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。

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

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。

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。

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 26, 2026 (UTC)

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Ekstraklasa Ekstraklasa順位表
# チーム
1 Lech Poznan 34 16 12 6 60
2 Gornik Zabrze 34 16 8 10 56
3 Jagiellonia 34 15 11 8 56
4 Raków Częstochowa 34 16 7 11 55
5 GKS Katowice 34 14 8 12 50
6 Legia Warszawa 34 12 13 9 49
7 Zaglebie Lubin 34 13 9 12 48
8 Wisla Plock 34 12 10 12 46
9 Pogon Szczecin 34 13 6 15 45
10 Radomiak Radom 34 11 11 12 44
11 Korona Kielce 34 11 10 13 43
12 Motor Lublin 34 10 13 11 43
13 Cracovia Krakow 34 9 15 10 42
14 Widzew Łódź 34 12 6 16 42
15 Piast Gliwice 34 11 8 15 41
16 Lechia Gdansk 34 12 7 15 38
17 Arka Gdynia 34 9 9 16 36
18 Nieciecza 34 9 7 18 34
# チーム +/-
1 Lech Poznan 34 62 45 +17 60
2 Lechia Gdansk 34 62 65 -3 38
3 Jagiellonia 34 56 41 +15 56
4 Radomiak Radom 34 52 53 -1 44
5 Raków Częstochowa 34 51 40 +11 55
6 GKS Katowice 34 51 45 +6 50
7 Gornik Zabrze 34 50 38 +12 56
8 Pogon Szczecin 34 47 49 -2 45
9 Motor Lublin 34 46 53 -7 43
10 Zaglebie Lubin 34 45 38 +7 48
11 Nieciecza 34 43 65 -22 34
12 Legia Warszawa 34 42 37 +5 49
13 Piast Gliwice 34 42 46 -4 41
14 Widzew Łódź 34 41 41 0 42
15 Korona Kielce 34 40 40 0 43
16 Cracovia Krakow 34 39 42 -3 42
17 Wisla Plock 34 34 38 -4 46
18 Arka Gdynia 34 34 61 -27 36
# チーム xG xGC +/-
1 Lech Poznan 34 61.0 37.8 +23.2 60
2 Legia Warszawa 34 46.6 35.5 +11.1 49
3 Raków Częstochowa 34 52.6 43.7 +8.9 55
4 Gornik Zabrze 34 46.1 40.2 +5.9 56
5 Lechia Gdansk 34 51.5 46.0 +5.5 38
6 Piast Gliwice 34 45.8 40.9 +4.9 41
7 Pogon Szczecin 34 53.4 49.1 +4.3 45
8 Cracovia Krakow 34 39.5 36.4 +3.1 42
9 Widzew Łódź 34 38.9 37.5 +1.4 42
10 Wisla Plock 34 44.9 45.4 -0.5 46
11 Korona Kielce 34 49.9 51.2 -1.3 43
12 GKS Katowice 34 42.0 46.5 -4.5 50
13 Radomiak Radom 34 42.7 48.4 -5.7 44
14 Jagiellonia 34 44.4 50.6 -6.2 56
15 Zaglebie Lubin 34 35.7 44.8 -9.1 48
16 Arka Gdynia 34 36.6 49.7 -13.1 36
17 Nieciecza 34 44.5 58.1 -13.6 34
18 Motor Lublin 34 40.0 54.5 -14.5 43