+03 Москва, Волгоград
Кабинет
Plzen 1:1 FK Crvena Zvezda · 48'Кауно Жальгирис 0:0 Бешикташ · 50'Омония 2:1 St. Truiden · 47'Red Bull Salzburg 0:0 Mjallby AIF · 49'Lillestrom 0:1 Эгнатия Рогожина · 49'
Меню
Разделы статистики27.08.2026
Матчи
Расписание, результаты, составы
156матчей сегодня
СегодняЗавтра
Команды
Форма, серии, домашние и гостевые
23080команд
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.
АЗА
Азам
6 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 3 матчей
В
В
Н
7 из 9
3
место в лиге
VS
4 игр
SIN
Singida Black Stars
6 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 3 матчей
П
Н
В
4 из 9
3
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
1.8
Голы
за матч
1.5
3.9
Удары в створ
за матч
3.8
3.6
Угловые
за матч
5.2
Владение и пас Среднее за матч в выборке
53
Владение
% за матч
53
293
Точные передачи
за матч
303
Дисциплина Меньше — лучше
14.3
Фолы
за матч
13.8
1.3
Жёлтые карты
за матч
2.3
Оборона Меньше — лучше
0.6
Пропущено
за матч
1.1
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
35%
35%
30%
П1ХП2
Хозяева забивают в среднем 0.7 гола за матч — больше, чем соперник (0.5).
Хозяева пропускают в среднем 1.0 гола за матч — меньше, чем соперник (1.0).
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.