RadarFooty ÎnapoiContEN

Cât de bun e modelul?

Fiecare estimare în timp real se îngheață înainte de fluierul de start. Cifrele de mai jos sunt reconstruite walk-forward (↺): estimări făcute doar din meciurile de dinaintea fiecărei zile de meci. Aici e ce a făcut modelul pe meciuri pe care nu le văzuse, sezon cu sezon, față de baseline-uri simple. Dacă o ligă nu e publicată, e pentru că modelul nu a bătut baseline-ul acolo.

Registrul estimărilor înghețate în timp real ❄

Metodă

Pe scurt: modelul dă fiecărei echipe o forță de atac și una de apărare din rezultatele recente, ține cont de avantajul terenului și transformă asta în probabilități pentru fiecare scor posibil. Detaliile tehnice, mai jos.

Dixon-Coles (atac/apărare per echipă, avantajul terenului, corecția scorurilor mici), antrenat doar pe meciurile de dinaintea fiecărei zile de meci, pe sezonul curent și cele două dinainte, cu ponderare temporală exponențială; ξ ales pe sezonul de validare, raportat pe sezoanele următoare. Scoruri 0…10 goluri per echipă.

Premier League publicat n = 364

Cifrele de mai jos sunt calculate pe meciuri pe care modelul nu le văzuse când a fost antrenat (sezonul de test). Așa se vede dacă modelul chiar știe ceva sau doar a memorat trecutul.

Cum citești cifrele: scorul Brier măsoară cât de departe au fost procentele modelului de ce s-a întâmplat (0 = perfect, 0,6667 = ghicit la întâmplare); log-loss e o măsură asemănătoare care pedepsește mai tare siguranța nejustificată; „baseline” = cât ar fi obținut o regulă simplă, frecvențele din ligă; ξ spune cât de repede uită modelul meciurile vechi (0 = toate contează la fel).

0,6130Scor Brier (mai mic = mai bine; uniform 1/3 = 0,6667)baseline: frecvențele ligii: 0,6576 · uniform 1/3: 0,6667
1,0224log-loss (mai mic = mai bine; uniform = 1,0986)baseline: frecvențele ligii: 1,0862
0,002ponderea temporală ξsezon de validare: 2024-25
2025-26sezoane de test364 de meciuri
Arată tabelele de calibrare pe fiecare rezultat

Calibrare pe intervale de 10 %

Luăm toate meciurile la care modelul a spus, de exemplu, 30–40 % și numărăm cât de des s-a întâmplat. Dacă „observat” e aproape de „prezis”, modelul e bine calibrat: 30 % înseamnă cam 3 din 10. Intervalul 95 % arată cât de nesigură e cifra observată la acel număr de meciuri (n). „Eroarea de calibrare așteptată” = diferența medie dintre prezis și observat, ponderată cu numărul de meciuri; mai mică = mai bine.

victorie gazde Eroarea de calibrare așteptată: 0,040

Victorie gazde: meciurile câștigate de echipa care a jucat acasă.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %49 %0 %0 %–49 %
10 %–20 %2517 %16 %6 %–35 %
20 %–30 %5125 %24 %14 %–37 %
30 %–40 %9035 %40 %30 %–50 %
40 %–50 %8845 %39 %29 %–49 %
50 %–60 %5455 %54 %41 %–66 %
60 %–70 %4165 %71 %56 %–82 %
70 %–80 %977 %78 %45 %–94 %
80 %–90 %283 %100 %34 %–100 %

egal Eroarea de calibrare așteptată: 0,027

Egal: meciurile terminate la egalitate, indiferent de scor (0-0, 1-1, 2-2…).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
10 %–20 %3417 %21 %10 %–37 %
20 %–30 %30125 %28 %23 %–33 %
30 %–40 %2931 %31 %17 %–49 %

victorie oaspeți Eroarea de calibrare așteptată: 0,053

Victorie oaspeți: meciurile câștigate de echipa aflată în deplasare.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %97 %0 %0 %–30 %
10 %–20 %6015 %13 %7 %–24 %
20 %–30 %10326 %30 %22 %–40 %
30 %–40 %8835 %26 %18 %–36 %
40 %–50 %5345 %36 %24 %–49 %
50 %–60 %3455 %56 %39 %–71 %
60 %–70 %1362 %62 %36 %–82 %
70 %–80 %474 %75 %30 %–95 %

ambele marchează Eroarea de calibrare așteptată: 0,037

Ambele marchează: meciurile în care fiecare echipă a înscris cel puțin un gol (1-1, 2-1, 3-2…; 1-0 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
30 %–40 %936 %56 %27 %–81 %
40 %–50 %8146 %53 %42 %–64 %
50 %–60 %16956 %57 %50 %–65 %
60 %–70 %10563 %60 %50 %–69 %

3+ goluri Eroarea de calibrare așteptată: 0,064

3+ goluri: meciurile cu cel puțin 3 goluri în total (2-1, 3-0, 2-2…; 1-1 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
20 %–30 %326 %67 %21 %–94 %
30 %–40 %3237 %53 %36 %–69 %
40 %–50 %6746 %46 %35 %–58 %
50 %–60 %15155 %60 %52 %–68 %
60 %–70 %10464 %58 %48 %–67 %
70 %–80 %771 %29 %8 %–64 %

La Liga publicat n = 359

Cifrele de mai jos sunt calculate pe meciuri pe care modelul nu le văzuse când a fost antrenat (sezonul de test). Așa se vede dacă modelul chiar știe ceva sau doar a memorat trecutul.

Cum citești cifrele: scorul Brier măsoară cât de departe au fost procentele modelului de ce s-a întâmplat (0 = perfect, 0,6667 = ghicit la întâmplare); log-loss e o măsură asemănătoare care pedepsește mai tare siguranța nejustificată; „baseline” = cât ar fi obținut o regulă simplă, frecvențele din ligă; ξ spune cât de repede uită modelul meciurile vechi (0 = toate contează la fel).

0,5851Scor Brier (mai mic = mai bine; uniform 1/3 = 0,6667)baseline: frecvențele ligii: 0,6307 · uniform 1/3: 0,6667
0,9855log-loss (mai mic = mai bine; uniform = 1,0986)baseline: frecvențele ligii: 1,0474
0,003ponderea temporală ξsezon de validare: 2024-25
2025-26sezoane de test359 de meciuri
Arată tabelele de calibrare pe fiecare rezultat

Calibrare pe intervale de 10 %

Luăm toate meciurile la care modelul a spus, de exemplu, 30–40 % și numărăm cât de des s-a întâmplat. Dacă „observat” e aproape de „prezis”, modelul e bine calibrat: 30 % înseamnă cam 3 din 10. Intervalul 95 % arată cât de nesigură e cifra observată la acel număr de meciuri (n). „Eroarea de calibrare așteptată” = diferența medie dintre prezis și observat, ponderată cu numărul de meciuri; mai mică = mai bine.

victorie gazde Eroarea de calibrare așteptată: 0,058

Victorie gazde: meciurile câștigate de echipa care a jucat acasă.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
10 %–20 %3017 %27 %14 %–44 %
20 %–30 %3626 %31 %18 %–47 %
30 %–40 %8236 %43 %33 %–53 %
40 %–50 %9044 %42 %33 %–53 %
50 %–60 %5055 %56 %42 %–69 %
60 %–70 %3664 %78 %62 %–88 %
70 %–80 %2675 %81 %62 %–91 %
80 %–90 %883 %100 %68 %–100 %
90 %–100 %191 %100 %21 %–100 %

egal Eroarea de calibrare așteptată: 0,046

Egal: meciurile terminate la egalitate, indiferent de scor (0-0, 1-1, 2-2…).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %49 %0 %0 %–49 %
10 %–20 %5016 %8 %3 %–19 %
20 %–30 %24925 %28 %23 %–34 %
30 %–40 %5632 %23 %14 %–36 %

victorie oaspeți Eroarea de calibrare așteptată: 0,049

Victorie oaspeți: meciurile câștigate de echipa aflată în deplasare.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %257 %4 %1 %–20 %
10 %–20 %6315 %16 %9 %–27 %
20 %–30 %11026 %26 %19 %–35 %
30 %–40 %8435 %24 %16 %–34 %
40 %–50 %3645 %44 %30 %–60 %
50 %–60 %2556 %44 %27 %–63 %
60 %–70 %1664 %44 %23 %–67 %

ambele marchează Eroarea de calibrare așteptată: 0,085

Ambele marchează: meciurile în care fiecare echipă a înscris cel puțin un gol (1-1, 2-1, 3-2…; 1-0 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
20 %–30 %728 %57 %25 %–84 %
30 %–40 %7236 %44 %34 %–56 %
40 %–50 %11945 %55 %47 %–64 %
50 %–60 %13054 %61 %52 %–69 %
60 %–70 %2964 %69 %51 %–83 %
70 %–80 %274 %50 %9 %–91 %

3+ goluri Eroarea de calibrare așteptată: 0,069

3+ goluri: meciurile cu cel puțin 3 goluri în total (2-1, 3-0, 2-2…; 1-1 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
10 %–20 %119 %0 %0 %–79 %
20 %–30 %3527 %43 %28 %–59 %
30 %–40 %7435 %39 %29 %–51 %
40 %–50 %10145 %52 %43 %–62 %
50 %–60 %8655 %47 %36 %–57 %
60 %–70 %4365 %63 %48 %–76 %
70 %–80 %1774 %76 %53 %–90 %
80 %–90 %282 %100 %34 %–100 %

Serie A publicat n = 364

Cifrele de mai jos sunt calculate pe meciuri pe care modelul nu le văzuse când a fost antrenat (sezonul de test). Așa se vede dacă modelul chiar știe ceva sau doar a memorat trecutul.

Cum citești cifrele: scorul Brier măsoară cât de departe au fost procentele modelului de ce s-a întâmplat (0 = perfect, 0,6667 = ghicit la întâmplare); log-loss e o măsură asemănătoare care pedepsește mai tare siguranța nejustificată; „baseline” = cât ar fi obținut o regulă simplă, frecvențele din ligă; ξ spune cât de repede uită modelul meciurile vechi (0 = toate contează la fel).

0,5906Scor Brier (mai mic = mai bine; uniform 1/3 = 0,6667)baseline: frecvențele ligii: 0,6592 · uniform 1/3: 0,6667
0,9914log-loss (mai mic = mai bine; uniform = 1,0986)baseline: frecvențele ligii: 1,0873
0,001ponderea temporală ξsezon de validare: 2024-25
2025-26sezoane de test364 de meciuri
Arată tabelele de calibrare pe fiecare rezultat

Calibrare pe intervale de 10 %

Luăm toate meciurile la care modelul a spus, de exemplu, 30–40 % și numărăm cât de des s-a întâmplat. Dacă „observat” e aproape de „prezis”, modelul e bine calibrat: 30 % înseamnă cam 3 din 10. Intervalul 95 % arată cât de nesigură e cifra observată la acel număr de meciuri (n). „Eroarea de calibrare așteptată” = diferența medie dintre prezis și observat, ponderată cu numărul de meciuri; mai mică = mai bine.

victorie gazde Eroarea de calibrare așteptată: 0,040

Victorie gazde: meciurile câștigate de echipa care a jucat acasă.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %79 %0 %0 %–35 %
10 %–20 %5316 %17 %9 %–29 %
20 %–30 %6225 %32 %22 %–45 %
30 %–40 %7035 %34 %24 %–46 %
40 %–50 %6545 %35 %25 %–48 %
50 %–60 %4455 %57 %42 %–70 %
60 %–70 %4564 %64 %50 %–77 %
70 %–80 %1374 %77 %50 %–92 %
80 %–90 %584 %80 %38 %–96 %

egal Eroarea de calibrare așteptată: 0,026

Egal: meciurile terminate la egalitate, indiferent de scor (0-0, 1-1, 2-2…).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %19 %0 %0 %–79 %
10 %–20 %2617 %15 %6 %–34 %
20 %–30 %26926 %23 %19 %–29 %
30 %–40 %6832 %34 %24 %–46 %

victorie oaspeți Eroarea de calibrare așteptată: 0,039

Victorie oaspeți: meciurile câștigate de echipa aflată în deplasare.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %207 %10 %3 %–30 %
10 %–20 %7215 %17 %10 %–27 %
20 %–30 %7725 %26 %17 %–37 %
30 %–40 %7835 %37 %27 %–48 %
40 %–50 %4346 %42 %28 %–57 %
50 %–60 %4355 %65 %50 %–78 %
60 %–70 %2364 %57 %37 %–74 %
70 %–80 %873 %100 %68 %–100 %

ambele marchează Eroarea de calibrare așteptată: 0,034

Ambele marchează: meciurile în care fiecare echipă a înscris cel puțin un gol (1-1, 2-1, 3-2…; 1-0 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
30 %–40 %5137 %39 %27 %–53 %
40 %–50 %19345 %45 %38 %–52 %
50 %–60 %11753 %45 %37 %–54 %
60 %–70 %361 %100 %44 %–100 %

3+ goluri Eroarea de calibrare așteptată: 0,080

3+ goluri: meciurile cu cel puțin 3 goluri în total (2-1, 3-0, 2-2…; 1-1 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
20 %–30 %926 %67 %35 %–88 %
30 %–40 %9537 %49 %40 %–59 %
40 %–50 %15645 %44 %36 %–51 %
50 %–60 %8954 %44 %34 %–54 %
60 %–70 %1464 %50 %27 %–73 %
70 %–80 %178 %100 %21 %–100 %

Bundesliga publicat n = 298

Cifrele de mai jos sunt calculate pe meciuri pe care modelul nu le văzuse când a fost antrenat (sezonul de test). Așa se vede dacă modelul chiar știe ceva sau doar a memorat trecutul.

Cum citești cifrele: scorul Brier măsoară cât de departe au fost procentele modelului de ce s-a întâmplat (0 = perfect, 0,6667 = ghicit la întâmplare); log-loss e o măsură asemănătoare care pedepsește mai tare siguranța nejustificată; „baseline” = cât ar fi obținut o regulă simplă, frecvențele din ligă; ξ spune cât de repede uită modelul meciurile vechi (0 = toate contează la fel).

0,5740Scor Brier (mai mic = mai bine; uniform 1/3 = 0,6667)baseline: frecvențele ligii: 0,6494 · uniform 1/3: 0,6667
0,9711log-loss (mai mic = mai bine; uniform = 1,0986)baseline: frecvențele ligii: 1,0729
0,001ponderea temporală ξsezon de validare: 2024-25
2025-26sezoane de test298 de meciuri
Arată tabelele de calibrare pe fiecare rezultat

Calibrare pe intervale de 10 %

Luăm toate meciurile la care modelul a spus, de exemplu, 30–40 % și numărăm cât de des s-a întâmplat. Dacă „observat” e aproape de „prezis”, modelul e bine calibrat: 30 % înseamnă cam 3 din 10. Intervalul 95 % arată cât de nesigură e cifra observată la acel număr de meciuri (n). „Eroarea de calibrare așteptată” = diferența medie dintre prezis și observat, ponderată cu numărul de meciuri; mai mică = mai bine.

victorie gazde Eroarea de calibrare așteptată: 0,055

Victorie gazde: meciurile câștigate de echipa care a jucat acasă.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %88 %0 %0 %–32 %
10 %–20 %3017 %20 %10 %–37 %
20 %–30 %4126 %22 %12 %–37 %
30 %–40 %6535 %32 %22 %–44 %
40 %–50 %5945 %47 %35 %–60 %
50 %–60 %3854 %61 %45 %–74 %
60 %–70 %3564 %80 %64 %–90 %
70 %–80 %1275 %67 %39 %–86 %
80 %–90 %984 %78 %45 %–94 %
90 %–100 %190 %0 %0 %–79 %

egal Eroarea de calibrare așteptată: 0,004

Egal: meciurile terminate la egalitate, indiferent de scor (0-0, 1-1, 2-2…).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %59 %20 %4 %–62 %
10 %–20 %3916 %15 %7 %–30 %
20 %–30 %21625 %25 %20 %–31 %
30 %–40 %3832 %32 %19 %–47 %

victorie oaspeți Eroarea de calibrare așteptată: 0,038

Victorie oaspeți: meciurile câștigate de echipa aflată în deplasare.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %186 %11 %3 %–33 %
10 %–20 %5015 %12 %6 %–24 %
20 %–30 %7325 %19 %12 %–30 %
30 %–40 %6635 %36 %26 %–48 %
40 %–50 %3645 %44 %30 %–60 %
50 %–60 %3355 %58 %41 %–73 %
60 %–70 %1163 %45 %21 %–72 %
70 %–80 %976 %78 %45 %–94 %
80 %–90 %281 %100 %34 %–100 %

ambele marchează Eroarea de calibrare așteptată: 0,115

Ambele marchează: meciurile în care fiecare echipă a înscris cel puțin un gol (1-1, 2-1, 3-2…; 1-0 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
30 %–40 %1238 %67 %39 %–86 %
40 %–50 %4246 %64 %49 %–77 %
50 %–60 %12555 %66 %58 %–74 %
60 %–70 %10765 %56 %47 %–65 %
70 %–80 %1271 %75 %47 %–91 %

3+ goluri Eroarea de calibrare așteptată: 0,093

3+ goluri: meciurile cu cel puțin 3 goluri în total (2-1, 3-0, 2-2…; 1-1 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
20 %–30 %427 %25 %5 %–70 %
30 %–40 %2135 %67 %45 %–83 %
40 %–50 %4845 %56 %42 %–69 %
50 %–60 %8456 %65 %55 %–75 %
60 %–70 %9765 %60 %50 %–69 %
70 %–80 %3674 %81 %65 %–90 %
80 %–90 %884 %88 %53 %–98 %

Ligue 1 publicat n = 298

Cifrele de mai jos sunt calculate pe meciuri pe care modelul nu le văzuse când a fost antrenat (sezonul de test). Așa se vede dacă modelul chiar știe ceva sau doar a memorat trecutul.

Cum citești cifrele: scorul Brier măsoară cât de departe au fost procentele modelului de ce s-a întâmplat (0 = perfect, 0,6667 = ghicit la întâmplare); log-loss e o măsură asemănătoare care pedepsește mai tare siguranța nejustificată; „baseline” = cât ar fi obținut o regulă simplă, frecvențele din ligă; ξ spune cât de repede uită modelul meciurile vechi (0 = toate contează la fel).

0,6033Scor Brier (mai mic = mai bine; uniform 1/3 = 0,6667)baseline: frecvențele ligii: 0,6453 · uniform 1/3: 0,6667
1,0070log-loss (mai mic = mai bine; uniform = 1,0986)baseline: frecvențele ligii: 1,0679
0,003ponderea temporală ξsezon de validare: 2024-25
2025-26sezoane de test298 de meciuri
Arată tabelele de calibrare pe fiecare rezultat

Calibrare pe intervale de 10 %

Luăm toate meciurile la care modelul a spus, de exemplu, 30–40 % și numărăm cât de des s-a întâmplat. Dacă „observat” e aproape de „prezis”, modelul e bine calibrat: 30 % înseamnă cam 3 din 10. Intervalul 95 % arată cât de nesigură e cifra observată la acel număr de meciuri (n). „Eroarea de calibrare așteptată” = diferența medie dintre prezis și observat, ponderată cu numărul de meciuri; mai mică = mai bine.

victorie gazde Eroarea de calibrare așteptată: 0,074

Victorie gazde: meciurile câștigate de echipa care a jucat acasă.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %28 %0 %0 %–66 %
10 %–20 %1716 %41 %22 %–64 %
20 %–30 %4926 %20 %11 %–34 %
30 %–40 %6235 %39 %28 %–51 %
40 %–50 %4746 %55 %41 %–69 %
50 %–60 %5555 %45 %33 %–58 %
60 %–70 %4365 %60 %46 %–74 %
70 %–80 %1475 %71 %45 %–88 %
80 %–90 %882 %88 %53 %–98 %
90 %–100 %192 %100 %21 %–100 %

egal Eroarea de calibrare așteptată: 0,027

Egal: meciurile terminate la egalitate, indiferent de scor (0-0, 1-1, 2-2…).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %27 %0 %0 %–66 %
10 %–20 %6817 %24 %15 %–35 %
20 %–30 %22324 %25 %20 %–31 %
30 %–40 %532 %40 %12 %–77 %

victorie oaspeți Eroarea de calibrare așteptată: 0,069

Victorie oaspeți: meciurile câștigate de echipa aflată în deplasare.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %167 %6 %1 %–28 %
10 %–20 %6015 %17 %9 %–28 %
20 %–30 %6925 %19 %11 %–30 %
30 %–40 %6035 %38 %27 %–51 %
40 %–50 %5245 %33 %22 %–46 %
50 %–60 %2154 %67 %45 %–83 %
60 %–70 %1664 %44 %23 %–67 %
70 %–80 %271 %100 %34 %–100 %
80 %–90 %281 %50 %9 %–91 %

ambele marchează Eroarea de calibrare așteptată: 0,063

Ambele marchează: meciurile în care fiecare echipă a înscris cel puțin un gol (1-1, 2-1, 3-2…; 1-0 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
30 %–40 %1837 %61 %39 %–80 %
40 %–50 %8246 %38 %28 %–49 %
50 %–60 %13455 %54 %46 %–63 %
60 %–70 %6264 %55 %43 %–67 %
70 %–80 %271 %0 %0 %–66 %

3+ goluri Eroarea de calibrare așteptată: 0,054

3+ goluri: meciurile cu cel puțin 3 goluri în total (2-1, 3-0, 2-2…; 1-1 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
20 %–30 %628 %50 %19 %–81 %
30 %–40 %2236 %50 %31 %–69 %
40 %–50 %6446 %39 %28 %–51 %
50 %–60 %10955 %55 %46 %–64 %
60 %–70 %7564 %59 %47 %–69 %
70 %–80 %1973 %58 %36 %–77 %
80 %–90 %382 %67 %21 %–94 %

Liga 1 publicat n = 300

Cifrele de mai jos sunt calculate pe meciuri pe care modelul nu le văzuse când a fost antrenat (sezonul de test). Așa se vede dacă modelul chiar știe ceva sau doar a memorat trecutul.

Cum citești cifrele: scorul Brier măsoară cât de departe au fost procentele modelului de ce s-a întâmplat (0 = perfect, 0,6667 = ghicit la întâmplare); log-loss e o măsură asemănătoare care pedepsește mai tare siguranța nejustificată; „baseline” = cât ar fi obținut o regulă simplă, frecvențele din ligă; ξ spune cât de repede uită modelul meciurile vechi (0 = toate contează la fel).

0,6397Scor Brier (mai mic = mai bine; uniform 1/3 = 0,6667)baseline: frecvențele ligii: 0,6569 · uniform 1/3: 0,6667
1,0601log-loss (mai mic = mai bine; uniform = 1,0986)baseline: frecvențele ligii: 1,0844
0,000ponderea temporală ξsezon de validare: 2023-24
2024-25sezoane de test300 de meciuri
Arată tabelele de calibrare pe fiecare rezultat

Calibrare pe intervale de 10 %

Luăm toate meciurile la care modelul a spus, de exemplu, 30–40 % și numărăm cât de des s-a întâmplat. Dacă „observat” e aproape de „prezis”, modelul e bine calibrat: 30 % înseamnă cam 3 din 10. Intervalul 95 % arată cât de nesigură e cifra observată la acel număr de meciuri (n). „Eroarea de calibrare așteptată” = diferența medie dintre prezis și observat, ponderată cu numărul de meciuri; mai mică = mai bine.

victorie gazde Eroarea de calibrare așteptată: 0,047

Victorie gazde: meciurile câștigate de echipa care a jucat acasă.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
10 %–20 %419 %25 %5 %–70 %
20 %–30 %4326 %33 %20 %–47 %
30 %–40 %8135 %28 %20 %–39 %
40 %–50 %7745 %44 %34 %–55 %
50 %–60 %5455 %52 %39 %–65 %
60 %–70 %3464 %56 %39 %–71 %
70 %–80 %773 %86 %49 %–97 %

egal Eroarea de calibrare așteptată: 0,081

Egal: meciurile terminate la egalitate, indiferent de scor (0-0, 1-1, 2-2…).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
10 %–20 %1418 %0 %0 %–22 %
20 %–30 %21826 %35 %29 %–41 %
30 %–40 %6831 %26 %17 %–38 %

victorie oaspeți Eroarea de calibrare așteptată: 0,033

Victorie oaspeți: meciurile câștigate de echipa aflată în deplasare.

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
0 %–10 %59 %20 %4 %–62 %
10 %–20 %6816 %13 %7 %–23 %
20 %–30 %9425 %27 %19 %–36 %
30 %–40 %8435 %35 %25 %–45 %
40 %–50 %3845 %32 %19 %–47 %
50 %–60 %1154 %45 %21 %–72 %

ambele marchează Eroarea de calibrare așteptată: 0,081

Ambele marchează: meciurile în care fiecare echipă a înscris cel puțin un gol (1-1, 2-1, 3-2…; 1-0 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
30 %–40 %3238 %59 %42 %–74 %
40 %–50 %17445 %40 %33 %–48 %
50 %–60 %9054 %60 %50 %–70 %
60 %–70 %461 %0 %0 %–49 %

3+ goluri Eroarea de calibrare așteptată: 0,096

3+ goluri: meciurile cu cel puțin 3 goluri în total (2-1, 3-0, 2-2…; 1-1 nu intră).

prezisnprezis Øobservatinterval 95 %
20 %–30 %1428 %50 %27 %–73 %
30 %–40 %7835 %38 %28 %–50 %
40 %–50 %12944 %35 %27 %–43 %
50 %–60 %7554 %40 %30 %–51 %
60 %–70 %463 %50 %15 %–85 %

Actualizat 20 oct. 2026