Przejdź do treści

Klasa okręgowa Rzeszów

Herkules Trzebuska

10. miejsce · 15 pkt po 11 meczach ·

Najbliższy mecz

kolejka 12 · niedziela, 25 października · u siebie

Herkules Trzebuska vs LKS Jasionka

Faworytem jest LKS Jasionka. Szczegóły prognozy

Szansa na top 3

0%

tak kończy się 0 na 10 symulacji sezonu

Punkty na koniec sezonu

33,3

± 6,1 · miejsce średnio 11,3.

Herkules Trzebuska zajmuje 10. miejsce (na 16) z 15 pkt po 11 meczach. Ostatnie 5 meczów: 1 zwycięstwo, 0 remisów, 4 porażki. Model prognozuje 33,3 ± 6,1 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, spadek rzadziej niż w 1 na 10 symulacji.

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 →

8. LKS Jasionka 19 pkt
9. TS Głogovia Głogów Młp. 19 pkt
10. Herkules Trzebuska 15 pkt
11. Jedność Niechobrz 13 pkt
12. KS Przybyszówka 10 pkt

Koniec sezonu

P(top 3)

0%

P(spadek)

2%

Przedział punktów

22–47

95% symulacji

Rozkład końcowych miejsc

Oczekiwane miejsce: 11,3

Kolejne mecze

31.10 · kolejka 13 na wyjeździe Herkules Trzebuska @ Błękit Żołynia Faworytem jest Błękit Żołynia.

07.11 · kolejka 14 na wyjeździe Herkules Trzebuska @ Jedność Niechobrz Faworytem jest Jedność Niechobrz.

Model vs rzeczywistość

trafienia 7/11

W 7 z 11 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 44%.

1. u GKS Trzebownisko/KS Stobierna · 15.08 1:5 P 44%
2. u KS Przybyszówka · 22.08 1:2 P 66%
3. u Strumyk Malawa · 26.08 3:0 Z 30%
4. z Iskra Zgłobień · 30.08 2:1 Z 28%
5. u Rzemieślnik Strażów · 05.09 2:0 Z 13%
6. u Błażowianka Błażowa · 11.09 1:0 Z 44%
7. u TS Głogovia Głogów Młp. · 20.09 2:4 P 43%
8. z Sokół Sokołów Młp. · 27.09 1:0 Z 77%
9. u Orzeł Wólka Niedźwiedzka · 02.10 1:4 P 67%
10. z Włókniarz Rakszawa · 11.10 0:5 P 50%
11. u Styrobud Trzeboś · 17.10 0:5 P 28%

Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.