+03 Москва, Волгоград
Кабинет
Plzen 4:1 FK Crvena Zvezda · 96'Lillestrom 2:1 Эгнатия Рогожина · 100'ЦСКА София 0:1 ОФИ · 48'Aarhus 0:1 Бенфика · 45'FC Thun 2:1 Lech Poznan · 48'
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.
PAS
Депортиво Пасто
20 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 10 матчей
П
П
П
П
П
П
П
П
П
В
3 из 30
16
место в лиге
VS
10 игр
DEP
Депортес Толима
6 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 10 матчей
Н
В
П
В
В
П
П
В
В
Н
17 из 30
3
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
1.3
Голы
за матч
1.3
3.8
Удары в створ
за матч
4.6
3.7
Угловые
за матч
4.8
Владение и пас Среднее за матч в выборке
49
Владение
% за матч
56
282
Точные передачи
за матч
369
Дисциплина Меньше — лучше
13.5
Фолы
за матч
10.6
4.0
Жёлтые карты
за матч
2.4
Оборона Меньше — лучше
1.5
Пропущено
за матч
1.0
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
37%
30%
33%
П1ХП2
Гости забивают в среднем 1.0 гола за матч — больше, чем хозяева (0.8).
Хозяева пропускают в среднем 1.0 гола за матч — меньше, чем соперник (1.3).
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.