+03 Москва, Волгоград
Кабинет
T
Ювентус 0:0 Милан · 6'Baltika 0:0 Lokomotiv · 47'Marseille 0:1 Paris FC · 6'Васланд-Беверен 1:0 Ауд-Хеверле Лёвен · 80'Vitória SC 0:0 Каза Пия · 87'
Меню
Разделы статистики06.09.2026
Матчи
Расписание, результаты, составы
1209матчей сегодня
СегодняЗавтра
Команды
Форма, серии, домашние и гостевые
24775команд
ОбзорСезон
Лиги и кубки
Таблицы, тренды турниров
1239турниров
Топ-5Все
Рефери
Карточки, пенальти, строгость
19296арбитров
РейтингПо лигам
Инструменты аналитики06.09.2026
Прогрузы
Движение линии и объёмы
953251сигналов сегодня
СегодняЗавтра
Анализ дня
Сводка по матчам дня
1209матчей в обзоре
ОбзорСезон
AI-прогнозы
Модельные вероятности ML
прогнозов с value
ЗначениеВсе
Инструменты
Судьи, календарь, нагрузка, сценарии
4инструмента
Модель судьиБилдер
Матч-листы
Выгрузка данных в Excel
XLSXформат экспорта
СкачатьИстория
Сравнение команд
Метрики двух команд
Главная / Сравнение команд
Сравнение команд
Метрики, личные встречи и статистическая оценка исхода для двух любых команд бок о бок.
CER
Cerezo Osaka U23
34 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
П
В
Н
П
П
4 из 15
18
место в лиге
VS
2 игр
ВАН
Ванрар Хечино
34 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 10 матчей
П
П
Н
В
П
П
П
П
В
П
7 из 30
10
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
0.8
Голы
за матч
0.9
0.0
Удары в створ
за матч
0.0
0.0
Угловые
за матч
0.0
Владение и пас Среднее за матч в выборке
0
Владение
% за матч
0
0
Точные передачи
за матч
0
Дисциплина Меньше — лучше
0.0
Фолы
за матч
0.0
0.0
Жёлтые карты
за матч
0.0
Оборона Меньше — лучше
1.7
Пропущено
за матч
0.9
Личные встречи
1
0
1
CER впереди ничьи ВАН впереди
20.12.2020
Cerezo Osaka U23
1 : 4
Ванрар Хечино
02.09.2020
Ванрар Хечино
2 : 0
Cerezo Osaka U23
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
30%
27%
43%
П1ХП2
Гости забивают в среднем 0.9 гола за матч — больше, чем хозяева (0.8).
Гости пропускают в среднем 1.4 гола за матч — меньше, чем хозяева (1.8).
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.