Najbliższy mecz
kolejka 14 · sobota, 24 października · na wyjeździe
LKS PRZEMSZA SIEWIERZ
@
KS KUŹNIA USTROŃ
Mecz otwarty. Szczegóły prognozy
Szansa na top 3
9%
tak kończy się 1 na 10 symulacji sezonu
Punkty na koniec sezonu
54,8
± 7,3 · miejsce średnio 7,2.
LKS PRZEMSZA SIEWIERZ zajmuje 6. miejsce (na 18) z 22 pkt po 13 meczach. Ostatnie 5 meczów: 3 zwycięstwa, 1 remis, 1 porażka. Model prognozuje 54,8 ± 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 →- 4. RUCH CHORZÓW II 24 pkt
- 5. GKS GIEKSA KATOWICE II 23 pkt
- 6. LKS PRZEMSZA SIEWIERZ 22 pkt
- 7. SPÓJNIA LANDEK-JASIENICA 22 pkt
- 8. TS PODBESKIDZIE BIELSKO-BIAŁA II 21 pkt
Koniec sezonu
Cała liga →P(top 3)
9%
P(spadek)
0%
Przedział punktów
41–69
95% symulacji
Rozkład końcowych miejsc
Oczekiwane miejsce: 7,2
Kolejne mecze
31.10 · kolejka 15
u siebie
LKS PRZEMSZA SIEWIERZ
vs
TS PODBESKIDZIE BIELSKO-BIAŁA II
Mecz otwarty.
07.11 · kolejka 16
na wyjeździe
LKS PRZEMSZA SIEWIERZ
@
KS RUCH RADZIONKÓW
Mecz otwarty.
Model vs rzeczywistość
trafienia 8/13W 8 z 13 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 49%.
- 1. u LGKS 38 PODLESIANKA KATOWICE · 01.08 1:1 R 21%
- 2. u SPÓJNIA LANDEK-JASIENICA · 08.08 1:0 Z 37%
- 3. z LKS DRAMA ZBROSŁAWICE · 15.08 4:1 Z 50%
- 4. u GKS PIAST GLIWICE II · 22.08 2:2 R 23%
- 5. z TS GWAREK TARNOWSKIE GÓRY · 26.08 3:0 Z 58%
- 6. u RUCH CHORZÓW II · 30.08 1:2 P 57%
- 7. z KS DECOR BEŁK · 05.09 3:3 R 19%
- 8. u GKS GIEKSA KATOWICE II · 13.09 1:6 P 55%
- 9. z GKS SZOMBIERKI BYTOM · 19.09 5:2 Z 57%
- 10. u LKS UNIA TURZA ŚLĄSKA · 26.09 0:1 P 68%
- 11. z KS ROZWÓJ KATOWICE · 01.10 4:0 Z 79%
- 12. u VICTORIA KOSMOS M-BET CZĘSTOCHOWA · 10.10 3:0 Z 90%
- 13. u KS POLONIA ŁAZISKA GÓRNE · 13.10 0:0 R 25%
Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.