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ノジマステラ神奈川相模原 試合予測、統計、AIベッティングインサイト

マーケット動向
Japan 設立年: 2012
強いアウェイチーム

AIベッティングプロファイル

ノジマステラ神奈川相模原は最近の試合で特定の支配的なベッティングパターンが見られません。パフォーマンスの要因が過去の市場トレンドよりも重要です。 アウェイでのパフォーマンスがホームよりも優れており、アウェイ勝率は75%で、ホームの33%を上回っています。失点はアウェイで1試合あたり1.2ゴール、ホームでは1.7ゴールです。

パフォーマンスインサイト

  • アウェイの強さ — アウェイ勝率75%、アウェイでの失点数1.2/試合 vs ホームでの失点数1.7/試合
  • トータルのバランス — 過去10試合で60%がオーバー / 40%がアンダー、明確な優位性なし
  • BTTSのバランス — 過去10試合で両チーム得点率40%

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L L W W W
勝率
50%
記録 (直近10試合)
5W 0D 5L

今後の予想 (0)

次のノジマステラ神奈川相模原の試合

次の試合予測はありません

ノジマステラ神奈川相模原の最近の結果と統計 (10)

日付
リーグ
試合
結果

ノジマステラ神奈川相模原 統計と傾向

以下のすべての数値は、直近10試合の結果に基づいています。

パフォーマンス統計

得点数 16
失点数 15
平均得点数 1.6
平均失点数 1.5

フォーム分析

試合数 10
勝利数 5
引き分け数 0
敗北数 5
勝率 50%
Home (6) 2W 0D 4L
Away (4) 3W 0D 1L

試合トレンド

Over 2.5率 60%
Under 2.5率 40%
BTTS率 40%
平均総得点 3.1

AI予測記録

予測の信頼性 信頼性あり モデルは最近の試合で10件中6件の結果(1X2)を正確に予測しました。 モデルは最近の試合でこのチームをよく追跡しています。
1X2 予測精度 60% (6/10)
Over 2.5予測精度 50%
BTTS予測精度 60%
正確なスコア予測精度 30%

AIモデルの洞察

予測精度の説明

当社のAIモデルは、最近のノジマステラ神奈川相模原の試合10件中6件を正確に予測し、60%の正確性を達成しました。このモデルはホームゲームでのパフォーマンスが顕著で、83%の正確性を示し、アウェイの試合(25%)と比較して大幅に優れています。この中程度の正確性は、試合結果の本質的な予測困難性を反映しています。

全体的な正確性 60%
ホームの正確性 83%
アウェイの正確性 25%

攻撃傾向

ノジマステラ神奈川相模原は、過去10試合で平均1.6ゴールを記録しています。彼らのゴール数は強力な攻撃力を反映しています。

ゴール/試合 1.6

ホーム vs アウェイのパフォーマンス

ノジマステラ神奈川相模原はほとんどホームアドバンテージを示していません In their last 6 home and 4 away matches, they have a 33% home win rate (2W) vs 75% away (3W).ホームでは1試合平均1.2得点し、1.7失点しています。一方、アウェイでは2.2得点し、1.2失点しています。興味深いことに、彼らの守備記録は実際にはアウェイの方が良好です。

ホーム勝率 33%
アウェイ勝率 75%
ホームのゴール/試合 1.2
アウェイのゴール/試合 2.2

ゴール分布

ノジマステラ神奈川相模原のゴールは主に前半に集中しています、71%が前半、29%が後半に記録されています。最も危険な時間帯は0-15分間で、全ゴールの29%を占めています。特に注目すべきは、29%のゴールが試合終盤の15分間(76-90分)に記録されており、終盤での脅威となっています。試合開始15分間に29%のゴールを記録しており、序盤で特に危険です。

29%
0-15'
14%
16-30'
29%
31-45'
0%
46-60'
0%
61-75'
29%
76-90'
前半のゴール 71%
後半のゴール 29%
ピーク期間 0-15 分 (29%)

オーバー/アンダー 2.5 分析

ノジマステラ神奈川相模原の直近10試合では、6試合(60%)がOver 2.5ゴールで終了し、4試合(40%)がUnder 2.5ゴールでした。1試合平均の総ゴール数は3.1(得点1.6 + 失点1.5)です。データは明らかにOver 2.5を支持しており、高得点の試合が予想されます。Both Teams To Score(BTTS)は40%の試合で発生しました。

オーバー 2.5 60%
アンダー 2.5 40%
平均総ゴール数 3.1
BTTS率 40%

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