+03 Москва, Волгоград
Кабинет
Lillestrom 2:1 Эгнатия Рогожина · 94'ЦСКА София 0:1 ОФИ · 45'Aarhus 0:1 Бенфика · 45'FC Thun 2:1 Lech Poznan · 45'Андерлехт 0:0 Kairat Almaty · 29'
Меню
Разделы статистики27.08.2026
Матчи
Расписание, результаты, составы
156матчей сегодня
СегодняЗавтра
Команды
Форма, серии, домашние и гостевые
23082команд
ОбзорСезон
Лиги и кубки
Таблицы, тренды турниров
456турниров
Топ-5Все
Рефери
Карточки, пенальти, строгость
17635арбитров
РейтингПо лигам
Инструменты аналитики27.08.2026
Прогрузы
Движение линии и объёмы
311473сигналов сегодня
СегодняЗавтра
Анализ дня
Сводка по матчам дня
156матчей в обзоре
ОбзорСезон
AI-прогнозы
Модельные вероятности ML
прогнозов с value
ЗначениеВсе
Матч-листы
Выгрузка данных в Excel
XLSXформат экспорта
СкачатьИстория
Главная / Сравнение команд
Сравнение команд
Метрики, личные встречи и статистическая оценка исхода для двух любых команд бок о бок.
NOR
Norway
6 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
В
Н
В
П
П
7 из 15
2
место в лиге
VS
0 игр
MAC
FYR Macedonia
6 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
В
П
В
П
П
6 из 15
3
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
2.4
Голы
за матч
1.1
5.3
Удары в створ
за матч
3.6
5.4
Угловые
за матч
3.1
Владение и пас Среднее за матч в выборке
55
Владение
% за матч
45
464
Точные передачи
за матч
307
Дисциплина Меньше — лучше
9.9
Фолы
за матч
11.5
1.1
Жёлтые карты
за матч
2.3
Оборона Меньше — лучше
1.1
Пропущено
за матч
1.4
Личные встречи
Личных встреч в базе не найдено
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
36%
28%
36%
П1ХП2
Хозяева забивают в среднем 1.2 гола за матч — больше, чем соперник (1.2).
Хозяева пропускают в среднем 1.2 гола за матч — меньше, чем соперник (1.2).
Оценка — статистическая модель Пуассона по средним голам, не прогноз AI-модели.
Это не прогноз AI-модели — простая статистическая оценка по средним показателям, без учёта состава, травм и формы соперников.