Najbliższy mecz
kolejka 13 · niedziela, 25 października · u siebie
LKS KLIMONTOWIANKA Klimontów
vs
MLKS SPARTA Kazimierza Wielka
Mecz otwarty. Szczegóły prognozy
Szansa na top 3
0%
tak kończy się 0 na 10 symulacji sezonu
Punkty na koniec sezonu
43,0
± 7,9 · miejsce średnio 11,2.
LKS KLIMONTOWIANKA Klimontów zajmuje 13. miejsce (na 18) z 12 pkt po 12 meczach. Ostatnie 5 meczów: 0 zwycięstw, 2 remisy, 3 porażki. Model prognozuje 43,0 ± 7,9 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 →- 11. KORONA SA III Kielce 14 pkt
- 12. INDUSTRIA WICHER Miedziana Góra 13 pkt
- 13. LKS KLIMONTOWIANKA Klimontów 12 pkt
- 14. MKS WIERNA Małogoszcz 12 pkt
- 15. MZKS ALIT Ożarów 11 pkt
Koniec sezonu
Cała liga →P(top 3)
0%
P(spadek)
3%
Przedział punktów
28–58
95% symulacji
Rozkład końcowych miejsc
Oczekiwane miejsce: 11,2
Kolejne mecze
31.10 · kolejka 14
u siebie
LKS KLIMONTOWIANKA Klimontów
vs
OKS Opatów
Mecz otwarty.
07.11 · kolejka 15
na wyjeździe
LKS KLIMONTOWIANKA Klimontów
@
KS VICTORIA 2015 Skalbmierz
Faworytem jest KS VICTORIA 2015 Skalbmierz.
Model vs rzeczywistość
trafienia 7/12W 7 z 12 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 40%.
- 1. u KKP KORONA Kielce · 08.08 0:2 P 74%
- 2. u GKS Nowiny · 15.08 2:3 P 54%
- 3. z MZKS ALIT Ożarów · 23.08 2:0 Z 46%
- 4. u GKS ARKA Pawłów · 26.08 1:3 P 56%
- 5. z MKS WIERNA Małogoszcz · 30.08 2:2 R 26%
- 6. u MKS NEPTUN Końskie · 06.09 3:1 Z 15%
- 7. z MKS ORLICZ Suchedniów · 11.09 6:0 Z 66%
- 8. u MGKS SPARTAKUS Daleszyce · 20.09 1:1 R 21%
- 9. z LKS ORLĘTA Kielce · 27.09 1:4 P 43%
- 10. u KORONA SA III Kielce · 04.10 3:3 R 23%
- 11. z INDUSTRIA WICHER Miedziana Góra · 11.10 1:2 P 9%
- 12. u GKS Rudki · 17.10 1:4 P 44%
Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.