+03 Москва, Волгоград
Кабинет
Plzen 3:1 FK Crvena Zvezda · 74'Кауно Жальгирис 1:0 Бешикташ · 77'Омония 3:1 St. Truiden · 74'Red Bull Salzburg 2:0 Mjallby AIF · 76'Lillestrom 0:1 Эгнатия Рогожина · 76'
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.
INT
Inter Milano W
22 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
П
В
В
П
П
6 из 15
5
место в лиге
VS
5 игр
PAR
Parma W
18 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
П
В
Н
В
П
7 из 15
8
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
2.2
Голы
за матч
1.0
6.3
Удары в створ
за матч
3.3
5.8
Угловые
за матч
3.4
Владение и пас Среднее за матч в выборке
55
Владение
% за матч
48
333
Точные передачи
за матч
305
Дисциплина Меньше — лучше
11.1
Фолы
за матч
9.9
1.4
Жёлтые карты
за матч
1.3
Оборона Меньше — лучше
1.2
Пропущено
за матч
1.7
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
58%
21%
21%
П1ХП2
Хозяева забивают в среднем 1.9 гола за матч — больше, чем соперник (1.0).
Хозяева пропускают в среднем 1.4 гола за матч — меньше, чем соперник (2.3).
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.