AXA Women’s Super League

AXA Women’s Super League

Switzerland
4 października 25
4 - 0
FT
Główna porada
2 - 0
lub? - ?
(16%)

Servette Chênois W vs Thun Prognoza AI - Eksperckie Porady Bukmacherskie i Analiza - 4 października 25

Nasza analiza meczu AXA Women’s Super League pomiędzy Servette Chênois W a Thun w dniu 4 października 25 w Switzerland, wspomagana przez sztuczną inteligencję, zapewnia kompleksowy przegląd ostatnich występów obu drużyn oraz ich historii bezpośrednich spotkań. Servette Chênois W osiągnął 3 zwycięstw, 2 remisów i 0 porażek w ostatnich 5 meczach, ze średnią 2.2 goli na mecz. Tymczasem Thun zanotował 0 zwycięstw, 1 remisów i 4 porażek w tym samym okresie, ze średnią 1.0 goli na mecz. Patrząc na poprzednie spotkania, te drużyny spotkały się 0 razy: Servette Chênois W wygrał 0 razy, Thun wygrał 0 razy, a 0 spotkań zakończyło się remisem. Średnio ich spotkania produkowały 0.0 goli na mecz. Biorąc pod uwagę aktualną formę, wyniki historyczne i zaawansowane modele statystyczne, nasza sztuczna inteligencja dostarcza praktycznych spostrzeżeń, które pomogą Ci podjąć bardziej świadome decyzje bukmacherskie w tym meczu.

Metryki wydajności drużyny

Średnia liczba goli na mecz
2.20
Średnio 2.20 goli strzelonych na mecz
Średnia liczba goli na mecz
1.00
Średnio 1.00 goli strzelonych na mecz

Wgląd w przewidywanie

2 - 0
lub? - ?
16%

Nasza analiza wskazuje na znaczną niepewność z zaledwie 16% oceną prawdopodobieństwa. Chociaż ten wynik pozostaje możliwy, obecne metryki i wzorce historyczne pokazują ograniczone wsparcie statystyczne. Obecnych jest wiele czynników ryzyka, w tym niekorzystna dynamika pojedynków i niespójne wskaźniki wydajności. Zalecamy ekstremalną ostrożność lub poszukiwanie alternatywnych okazji bukmacherskich.

Scenariusz wysokiego ryzyka
Poziom pewności: Bardzo niski
Thun: Przewidzieliśmy 2 dokładnych wyników z ostatnich 6 gier (33% dokładności)
16%

Najczęściej zadawane pytania

Informacje ogólne, techniczne i dotyczące zgodności na temat prognoz piłkarskich AI od Superior Tips.

OGÓLNE

AI I DANE

WSKAZÓWKI DLA UŻYTKOWNIKA

ZGODNOŚĆ

TECHNICZNA INDEKSOWALNOŚĆ