
Liga MX
Mexico• D.F.
December 8, 23
मुख्य टिप
1 - 1
(39%) 
75% 1.31 m/s
U.N.A.M. - Pumas vs Tigres UANL AI भविष्यवाणी - विशेषज्ञ बेटिंग टिप्स और विश्लेषण - December 8, 23
हमारी AI-संचालित पूर्वावलोकन Liga MX के मैच के लिए December 8, 23 को Mexico में U.N.A.M. - Pumas और Tigres UANL के बीच दोनों टीमों की हालिया फॉर्म और उनके आमने-सामने के इतिहास का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती है।
U.N.A.M. - Pumas ने अपने पिछले 5 मैचों में 1 जीत, 3 ड्रॉ और 1 हार हासिल की है, प्रति मैच औसतन 1.2 गोल के साथ। इसी बीच, Tigres UANL ने उसी अवधि में 2 जीत, 2 ड्रॉ और 1 हार दर्ज की है, प्रति मैच औसतन 1.0 गोल के साथ।
उनके पिछले मुकाबलों को देखते हुए, इन टीमों ने एक-दूसरे से 1 बार मुकाबला किया है: U.N.A.M. - Pumas ने 1 जीते, Tigres UANL ने 0 जीते, और 0 मैच ड्रॉ पर समाप्त हुए। औसतन, उनके मुकाबलों में प्रति मैच 3.0 गोल हुए हैं।
वर्तमान फॉर्म, ऐतिहासिक परिणामों और उन्नत सांख्यिकीय मॉडलों को ध्यान में रखते हुए, हमारी AI इस मैच के लिए अधिक बुद्धिमान बेटिंग निर्णय लेने में आपकी मदद करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।
टीम प्रदर्शन मेट्रिक्स
प्रति मैच औसत गोल
1.40
प्रति मैच 1.40 गोल का औसत
फॉर्मेशन
4-2-3-1
सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला फॉर्मेशन
डिफेंसिव दक्षता
6.8
डिफेंसिव दक्षता 6.8/10 रेटेड
ऑफेंसिव दक्षता
6.9
ऑफेंसिव दक्षता 6.9/10 रेटेड
समग्र टीम प्रदर्शन
6.8
समग्र टीम प्रदर्शन 6.8/10 रेटेड
गोल पर औसत शॉट्स
3.6
प्रति मैच टारगेट पर औसत शॉट्स
गोल कन्वर्जन रेट
20.3%
शॉट-टू-गोल कन्वर्जन रेट
प्रति मैच औसत गोल
0.90
प्रति मैच 0.90 गोल का औसत
फॉर्मेशन
4-2-3-1
सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला फॉर्मेशन
डिफेंसिव दक्षता
7.1
डिफेंसिव दक्षता 7.1/10 रेटेड
ऑफेंसिव दक्षता
7.2
ऑफेंसिव दक्षता 7.2/10 रेटेड
समग्र टीम प्रदर्शन
7.1
समग्र टीम प्रदर्शन 7.1/10 रेटेड
गोल पर औसत शॉट्स
4.6
प्रति मैच टारगेट पर औसत शॉट्स
गोल कन्वर्जन रेट
55.2%
शॉट-टू-गोल कन्वर्जन रेट
हाल के मैच

U.N.A.M. - Pumas
सर्वश्रेष्ठ बेट्स
होम: नीचे 2.5
1.11
1.11
एशियाई हैंडीकैप: Away -1.25
1.19
1.19
गोल: नीचे 3.5
1.22
1.22
डबल चांस: होम/ड्रा
1.38
1.38
डबल चांस: ड्रा/अवे
1.52
1.52
एशियाई हैंडीकैप: Home +0.25
1.53
1.53
भविष्यवाणी अंतर्दृष्टि
1 - 1
यह भविष्यवाणी एक सट्टा 39% संभावना रेटिंग रखती है। जबकि हमारे मॉडल कुछ अनुकूल पैटर्न की पहचान करते हैं, अंतर्निहित मेट्रिक्स बढ़ी हुई अस्थिरता और अनिश्चितता दिखाते हैं। ऐतिहासिक डेटा से पता चलता है कि समान परिदृश्यों में कभी-कभी सफलता मिलती है, लेकिन सावधानी के साथ आगे बढ़ें। यदि इस बेट पर विचार कर रहे हैं, तो हम कम स्टेक आकार और प्री-मैच विकास की सावधानीपूर्वक निगरानी की सलाह देते हैं।
सट्टा विकल्प
विश्वास स्तर: कम
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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