Najbliższy mecz
kolejka 12 · niedziela, 18 października · u siebie
MGKS SPARTAKUS Daleszyce
vs
KS HETMAN Włoszczowa
MGKS SPARTAKUS Daleszyce jest faworytem. Szczegóły prognozy
Szansa na top 3
1%
tak kończy się 0 na 10 symulacji sezonu
Punkty na koniec sezonu
46,9
± 7,8 · miejsce średnio 9,9.
MGKS SPARTAKUS Daleszyce zajmuje 8. miejsce (na 18) z 17 pkt po 11 meczach. Ostatnie 5 meczów: 1 zwycięstwo, 2 remisy, 2 porażki. Model prognozuje 46,9 ± 7,8 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka rzadziej niż 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 →- 6. KS VICTORIA 2015 Skalbmierz 20 pkt
- 7. GKS Rudki 18 pkt
- 8. MGKS SPARTAKUS Daleszyce 17 pkt
- 9. OKS Opatów 16 pkt
- 10. KKP KORONA Kielce 16 pkt
Koniec sezonu
Cała liga →P(top 3)
1%
P(spadek)
1%
Przedział punktów
32–63
95% symulacji
Rozkład końcowych miejsc
Oczekiwane miejsce: 9,9
Kolejne mecze
25.10 · kolejka 13
na wyjeździe
MGKS SPARTAKUS Daleszyce
@
KKP KORONA Kielce
Faworytem jest KKP KORONA Kielce.
31.10 · kolejka 14
u siebie
MGKS SPARTAKUS Daleszyce
vs
GKS Nowiny
Mecz otwarty.
Model vs rzeczywistość
trafienia 4/11W 4 z 11 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 33% — ta drużyna zaskakuje model częściej niż inne.
- 1. z MKS NEPTUN Końskie · 09.08 0:2 P 35%
- 2. u MKS ORLICZ Suchedniów · 14.08 3:2 Z 27%
- 3. z MLKS SPARTA Kazimierza Wielka · 23.08 2:1 Z 33%
- 4. z LKS ORLĘTA Kielce · 26.08 0:3 P 39%
- 5. u KORONA SA III Kielce · 30.08 2:1 Z 21%
- 6. z INDUSTRIA WICHER Miedziana Góra · 06.09 3:2 Z 61%
- 7. u GKS Rudki · 12.09 1:2 P 53%
- 8. z LKS KLIMONTOWIANKA Klimontów · 20.09 1:1 R 21%
- 9. u OKS Opatów · 27.09 2:1 Z 15%
- 10. z KS VICTORIA 2015 Skalbmierz · 04.10 1:2 P 40%
- 11. u MKS GRANAT Skarżysko-Kamienna · 10.10 2:2 R 21%
Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.