+03 Москва, Волгоград
Кабинет
Plzen 3:1 FK Crvena Zvezda · 84'Кауно Жальгирис 1:0 Бешикташ · 86'Омония 4:1 St. Truiden · 83'Red Bull Salzburg 3:0 Mjallby AIF · 85'Lillestrom 1:1 Эгнатия Рогожина · 85'
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.
MAR
Marseille
38 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 1 матчей
В
3 из 3
2
место в лиге
VS
1 игр
BAY
Bayeux
26 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
П
П
П
В
Н
4 из 15
14
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
2.1
Голы
за матч
1.0
6.0
Удары в створ
за матч
3.5
5.3
Угловые
за матч
5.0
Владение и пас Среднее за матч в выборке
57
Владение
% за матч
29
477
Точные передачи
за матч
129
Дисциплина Меньше — лучше
12.7
Фолы
за матч
11.0
2.5
Жёлтые карты
за матч
1.5
Оборона Меньше — лучше
1.4
Пропущено
за матч
2.6
Личные встречи
1
0
0
MAR впереди ничьи BAY впереди
13.01.2026
Bayeux
0 : 9
Marseille
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
60%
23%
17%
П1ХП2
Хозяева забивают в среднем 1.7 гола за матч — больше, чем соперник (0.7).
Хозяева пропускают в среднем 1.0 гола за матч — меньше, чем соперник (2.0).
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.