+03 Москва, Волгоград
Кабинет
T
Колегиалес 2:0 Мидленд · 76'Guadalajara Chivas 3:0 Club Tijuana · 45'Westchester SC 0:1 Чаттануга Ред Вулвз · 89'Шарлот Индепенденс 1:1 Portland Hearts of Pine · 61'Форт-Уэйн 1:0 Ричмонд Киккерс · 57'
Меню
Разделы статистики03.09.2026
Матчи
Расписание, результаты, составы
168матчей сегодня
СегодняЗавтра
Команды
Форма, серии, домашние и гостевые
24600команд
ОбзорСезон
Лиги и кубки
Таблицы, тренды турниров
456турниров
Топ-5Все
Рефери
Карточки, пенальти, строгость
19231арбитров
РейтингПо лигам
Инструменты аналитики03.09.2026
Прогрузы
Движение линии и объёмы
247867сигналов сегодня
СегодняЗавтра
Анализ дня
Сводка по матчам дня
168матчей 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.
МОН
Монталегре
22 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 2 матчей
В
Н
4 из 6
10
место в лиге
VS
2 игр
CER
Cerveira
22 матчей в сезоне
Заменить
Форма · 5 матчей
П
П
Н
П
Н
2 из 15
11
место в лиге
Атака Среднее за матч в выборке
1.0
Голы
за матч
0.6
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
1.3
Пропущено
за матч
1.3
Личные встречи
1
1
0
МОН впереди ничьи CER впереди
30.01.2021
Монталегре
1 : 1
Cerveira
18.10.2020
Cerveira
0 : 1
Монталегре
Статистическая оценка
П1/Х/П2 по модели Пуассона на основе среднего кол-ва голов
40%
29%
31%
П1ХП2
Хозяева забивают в среднем 1.1 гола за матч — больше, чем соперник (0.5).
Гости пропускают в среднем 1.2 гола за матч — меньше, чем хозяева (1.5).
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.