Najbliższy mecz
kolejka 12 · sobota, 24 października · na wyjeździe
MKS SUPRAŚLANKA Supraśl
@
LUKS CZARNI Czarna Białostocka
Faworytem jest LUKS CZARNI Czarna Białostocka. Szczegóły prognozy
Szansa na top 3
0%
tak kończy się 0 na 10 symulacji sezonu
Punkty na koniec sezonu
32,8
± 6,6 · miejsce średnio 11,5.
MKS SUPRAŚLANKA Supraśl zajmuje 12. miejsce (na 16) z 10 pkt po 10 meczach. Ostatnie 5 meczów: 2 zwycięstwa, 1 remis, 2 porażki. Model prognozuje 32,8 ± 6,6 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 →- 10. MKS RUCH Wysokie Mazowieckie 14 pkt
- 11. KS Michałowo 13 pkt
- 12. MKS SUPRAŚLANKA Supraśl 10 pkt
- 13. PW HOME LZS Krynki 9 pkt
- 14. SKS POMORZANKA Sejny 6 pkt
Koniec sezonu
Cała liga →P(top 3)
0%
P(spadek)
2%
Przedział punktów
21–47
95% symulacji
Rozkład końcowych miejsc
Oczekiwane miejsce: 11,5
Kolejne mecze
31.10 · kolejka 13
u siebie
MKS SUPRAŚLANKA Supraśl
vs
BKS TUR Bielsk Podlaski
Faworytem jest BKS TUR Bielsk Podlaski.
07.11 · kolejka 14
na wyjeździe
MKS SUPRAŚLANKA Supraśl
@
LKS PROMIEŃ Mońki
Faworytem jest LKS PROMIEŃ Mońki.
Model vs rzeczywistość
trafienia 7/10W 7 z 10 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 59% — wyniki tej drużyny są dla modelu przewidywalne.
- 1. u UKS KRYPNIANKA Krypno · 07.08 1:0 Z 37%
- 2. z MLKS WISSA Szczuczyn · 15.08 2:3 P 45%
- 3. u KS Wasilków · 22.08 0:5 P 84%
- 4. z ŁKS II Łomża · 30.08 0:3 P 73%
- 5. u KS WARMIA Grajewo · 05.09 2:3 P 90%
- 6. z PW HOME LZS Krynki · 12.09 5:1 Z 57%
- 7. u MKS RUCH Wysokie Mazowieckie · 19.09 1:4 P 74%
- 8. u SKS POMORZANKA Sejny · 27.09 1:2 P 38%
- 9. z UKS PIONIER Brańsk · 03.10 3:3 R 22%
- 10. u KS Śniadowo · 11.10 3:0 Z 67%
Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.