+03 Москва, Волгоград
Кабинет
Coal India 0:0 Полиция · 1'Calcutta Police 1:0 Peerless · 6'Bratslav Vinnytsia 0:0 Александрия · 35'Ребел 0:2 Ahrobiznes Volochysk · 34'Druzhba-Kozaky 2:2 Bazys · 34'
Меню
Разделы статистики21.08.2026
Матчи
Расписание, результаты, составы
385матчей сегодня
СегодняЗавтра
Команды
Форма, серии, домашние и гостевые
21075команд
ОбзорСезон
Лиги и кубки
Таблицы, тренды турниров
456турниров
Топ-5Все
Рефери
Карточки, пенальти, строгость
15978арбитров
РейтингПо лигам
Инструменты аналитики21.08.2026
Прогрузы
Движение линии и объёмы
528532сигналов сегодня
СегодняЗавтра
Анализ дня
Сводка по матчам дня
385матчей 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.
YOU
Янг Африканс
2 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 2 матчей
В
В
6 из 6
1
место в лиге
VS
7 игр
TAN
Tanzania Prisons
30 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
В
В
П
В
В
12 из 15
13
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
2.2
Голы
за матч
0.9
4.6
Удары в створ
за матч
1.5
3.8
Угловые
за матч
3.0
Владение и пас Среднее за матч в выборке
48
Владение
% за матч
45
302
Точные передачи
за матч
0
Дисциплина Меньше — лучше
12.3
Фолы
за матч
0.0
1.5
Жёлтые карты
за матч
2.0
Оборона Меньше — лучше
0.5
Пропущено
за матч
1.6
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
71%
17%
12%
П1ХП2
Хозяева забивают в среднем 3.5 гола за матч — больше, чем соперник (0.8).
Хозяева пропускают в среднем 1.0 гола за матч — меньше, чем соперник (1.4).
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.