GKS WAWEL WIREK — Piłkologia

Najbliższy mecz

kolejka 12 · sobota, 24 października · u siebie

GKS WAWEL WIREK vs MKS GÓRNIK WOJKOWICE

18% 19% 63%

Faworytem jest MKS GÓRNIK WOJKOWICE. Szczegóły prognozy

Ryzyko spadku

39%

tak kończy się 4 na 10 symulacji sezonu

Punkty na koniec sezonu

29,1

± 6,7 · miejsce średnio 12,7.

GKS WAWEL WIREK zajmuje 14. miejsce (na 16) z 8 pkt po 11 meczach. Ostatnie 5 meczów: 0 zwycięstw, 1 remis, 4 porażki. Model prognozuje 29,1 ± 6,7 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, spadek w 4 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 →

12. LKS POGOŃ IMIELIN 12 pkt
13. KS CYKLON ROGOŹNIK 9 pkt
14. GKS WAWEL WIREK 8 pkt
15. KS GÓRNIK SOSNOWIEC 7 pkt
16. GKS URANIA RUDA ŚLĄSKA 1 pkt

Koniec sezonu

Cała liga →

P(top 3)

P(spadek)

39%

Przedział punktów

17–43

95% symulacji

Rozkład końcowych miejsc

Oczekiwane miejsce: 12,7

Kolejne mecze

31.10 · kolejka 13 na wyjeździe GKS WAWEL WIREK @ KS UNIA ZĄBKOWICE Faworytem jest KS UNIA ZĄBKOWICE.

08.11 · kolejka 14 u siebie GKS WAWEL WIREK vs KS CYKLON ROGOŹNIK Mecz otwarty.

Model vs rzeczywistość

trafienia 4/11

W 4 z 11 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 38% — ta drużyna zaskakuje model częściej niż inne.

1. z KS STADION ŚLĄSKI CHORZÓW · 12.08 2:2 R 19%
2. z KP WARTA ZAWIERCIE · 16.08 0:2 P 26%
3. u LKS OSTOJA ŻELISŁAWICE · 22.08 1:2 P 50%
4. z UKS PRZEMSZA DĄBROWA GÓRNICZA · 29.08 2:4 P 51%
5. u GKS URANIA RUDA ŚLĄSKA · 05.09 3:1 Z 36%
6. z LKS UNIA KOSZTOWY · 12.09 2:1 Z 37%
7. u LKS POGOŃ IMIELIN · 19.09 0:1 P 37%
8. z KS NIWY BRUDZOWICE · 27.09 2:2 R 20%
9. u MKS SIEMIANOWICZANKA · 03.10 1:2 P 56%
10. z GKS GIEKSA III KATOWICE S.A. · 10.10 1:6 P 46%
11. u KS GÓRNIK SOSNOWIEC · 17.10 0:1 P 35%

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