Najbliższy mecz
kolejka 14 · sobota, 24 października · u siebie
MUKS Włókniarz Pabianice
vs
Orzeł Parzęczew
MUKS Włókniarz Pabianice jest faworytem. Szczegóły prognozy
Szansa na top 3
12%
tak kończy się 1 na 10 symulacji sezonu
Punkty na koniec sezonu
57,3
± 7,3 · miejsce średnio 6,2.
MUKS Włókniarz Pabianice zajmuje 5. miejsce (na 18) z 24 pkt po 13 meczach. Ostatnie 5 meczów: 3 zwycięstwa, 1 remis, 1 porażka. Model prognozuje 57,3 ± 7,3 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka w 1 na 10 symulacji, spadek praktycznie wykluczony.
Terminarz rundy wiosennej nie jest jeszcze opublikowany — symulacja przyjmuje go jako lustrzane odbicie rundy jesiennej (zamienieni gospodarze, ta sama kolejność meczów).
Tabela wokół drużyny
Cała tabela →- 3. PKS Polonia Piotrków Trybunalski 27 pkt
- 4. Zjednoczeni Stryków 25 pkt
- 5. MUKS Włókniarz Pabianice 24 pkt
- 6. AKS SMS ŁÓDŹ 23 pkt
- 7. Sokół Aleksandrów 21 pkt
Koniec sezonu
Cała liga →P(top 3)
12%
P(spadek)
0%
Przedział punktów
43–71
95% symulacji
Rozkład końcowych miejsc
Oczekiwane miejsce: 6,2
Kolejne mecze
31.10 · kolejka 15
na wyjeździe
MUKS Włókniarz Pabianice
@
PKS Polonia Piotrków Trybunalski
Faworytem jest PKS Polonia Piotrków Trybunalski.
07.11 · kolejka 16
u siebie
MUKS Włókniarz Pabianice
vs
KS KUTNO
MUKS Włókniarz Pabianice faworytem.
Model vs rzeczywistość
trafienia 5/13W 5 z 13 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 39%.
- 1. z Stal Głowno · 08.08 0:0 R 21%
- 2. u GKS Buczek · 15.08 1:1 R 20%
- 3. z AKS SMS ŁÓDŹ · 19.08 5:3 Z 48%
- 4. u MKS Ceramika Opoczno · 22.08 0:0 R 21%
- 5. z MKP Boruta Zgierz · 29.08 3:1 Z 38%
- 6. u ZRYW Wygoda · 05.09 1:1 R 24%
- 7. z LZS Justynów · 16.09 2:0 Z 69%
- 8. z RKS Radomsko · 12.09 1:1 R 21%
- 9. z Sokół Aleksandrów · 19.09 0:5 P 25%
- 10. u Zjednoczeni Stryków · 26.09 1:1 R 28%
- 11. z Concordia 1909 Piotrków Tryb. · 03.10 3:0 Z 76%
- 12. u LKS EKOLOG WOJSŁAWICE · 10.10 4:2 Z 54%
- 13. z ŁKS III Łódź S.A. · 17.10 2:0 Z 70%
Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.