Przejdź do treści

Klasa okręgowa Rzeszów

Orzeł Wólka Niedźwiedzka

3. miejsce · 25 pkt po 11 meczach ·

Najbliższy mecz

kolejka 12 · niedziela, 25 października · na wyjeździe

Orzeł Wólka Niedźwiedzka @ KS Przybyszówka

Orzeł Wólka Niedźwiedzka jest faworytem. Szczegóły prognozy

Szansa na top 3

58%

tak kończy się 6 na 10 symulacji sezonu

Punkty na koniec sezonu

62,9

± 6,3 · miejsce średnio 3,6.

Orzeł Wólka Niedźwiedzka zajmuje 3. miejsce (na 16) z 25 pkt po 11 meczach. Ostatnie 5 meczów: 4 zwycięstwa, 0 remisów, 1 porażka. Model prognozuje 62,9 ± 6,3 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka w 6 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 →

1. GKS Trzebownisko/KS Stobierna 30 pkt
2. Włókniarz Rakszawa 28 pkt
3. Orzeł Wólka Niedźwiedzka 25 pkt
4. Rzemieślnik Strażów 21 pkt
5. Iskra Zgłobień 20 pkt

Koniec sezonu

P(top 3)

58%

P(spadek)

0%

Przedział punktów

50–74

95% symulacji

Rozkład końcowych miejsc

Oczekiwane miejsce: 3,6

Kolejne mecze

31.10 · kolejka 13 u siebie Orzeł Wólka Niedźwiedzka vs Strumyk Malawa Orzeł Wólka Niedźwiedzka faworytem.

07.11 · kolejka 14 na wyjeździe Orzeł Wólka Niedźwiedzka @ Iskra Zgłobień Mecz otwarty.

Model vs rzeczywistość

trafienia 6/11

W 6 z 11 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 44%.

1. u Błażowianka Błażowa · 14.08 4:0 Z 32%
2. u TS Głogovia Głogów Młp. · 21.08 3:1 Z 49%
3. u Sokół Sokołów Młp. · 26.08 2:1 Z 67%
4. u Jedność Niechobrz · 29.08 1:1 R 20%
5. z Włókniarz Rakszawa · 04.09 0:2 P 28%
6. u Styrobud Trzeboś · 13.09 5:1 Z 62%
7. z LKS Jasionka · 20.09 5:3 Z 53%
8. u Błękit Żołynia · 27.09 4:1 Z 39%
9. z Herkules Trzebuska · 02.10 4:1 Z 67%
10. u KS Zaczernie · 10.10 1:4 P 43%
11. z GKS Trzebownisko/KS Stobierna · 16.10 3:2 Z 24%

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