+03 Москва, Волгоград
Кабинет
Plzen 1:1 FK Crvena Zvezda · 50'Кауно Жальгирис 0:0 Бешикташ · 53'Омония 2:1 St. Truiden · 50'Red Bull Salzburg 0:0 Mjallby AIF · 52'Lillestrom 0:1 Эгнатия Рогожина · 52'
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.
В-В
В-Варен Нагасаки
42 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 3 матчей
П
П
В
3 из 9
11
место в лиге
VS
9 игр
ФАД
Фаджано Окаяма
42 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 3 матчей
Н
В
П
4 из 9
3
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
1.4
Голы
за матч
1.1
2.5
Удары в створ
за матч
4.5
2.8
Угловые
за матч
5.8
Владение и пас Среднее за матч в выборке
43
Владение
% за матч
45
277
Точные передачи
за матч
276
Дисциплина Меньше — лучше
9.5
Фолы
за матч
10.5
1.2
Жёлтые карты
за матч
0.5
Оборона Меньше — лучше
1.7
Пропущено
за матч
1.3
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
30%
27%
43%
П1ХП2
Гости забивают в среднем 1.5 гола за матч — больше, чем хозяева (1.2).
Гости пропускают в среднем 1.0 гола за матч — меньше, чем хозяева (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.