CLESCEVIA Kleszczewo — Piłkologia

Najbliższy mecz

kolejka 12 · sobota, 24 października · na wyjeździe

CLESCEVIA Kleszczewo @ LZS OTOROWO

62% 19% 19%

CLESCEVIA Kleszczewo jest faworytem. Szczegóły prognozy

Szansa na top 3

33%

tak kończy się 3 na 10 symulacji sezonu

Punkty na koniec sezonu

54,0

± 7,2 · miejsce średnio 4,7.

CLESCEVIA Kleszczewo zajmuje 4. miejsce (na 16) z 21 pkt po 11 meczach. Ostatnie 5 meczów: 2 zwycięstwa, 2 remisy, 1 porażka. Model prognozuje 54,0 ± 7,2 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka w 3 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 →

2. Fundacja Antares Zalasewo 25 pkt
3. LIDER SWARZĘDZ 22 pkt
4. CLESCEVIA Kleszczewo 21 pkt
5. SUCHARY Suchy Las 19 pkt
6. WARTA Wartosław 18 pkt

Koniec sezonu

Cała liga →

P(top 3)

33%

P(spadek)

Przedział punktów

39–68

95% symulacji

Rozkład końcowych miejsc

Oczekiwane miejsce: 4,7

Kolejne mecze

31.10 · kolejka 13 u siebie CLESCEVIA Kleszczewo vs WARTA Wartosław CLESCEVIA Kleszczewo faworytem.

07.11 · kolejka 14 na wyjeździe CLESCEVIA Kleszczewo @ CONCORDIA Murowana Goślina Faworytem jest CONCORDIA Murowana Goślina.

Model vs rzeczywistość

trafienia 5/11

W 5 z 11 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 36% — ta drużyna zaskakuje model częściej niż inne.

1. z GKS TARNOVIA Tarnowo Podgórne II · 08.08 4:0 Z 42%
2. u Fundacja Antares Zalasewo · 16.08 4:1 Z 27%
3. z Sokół MIEŚCISKO · 22.08 1:1 R 18%
4. u PRZEMYSŁAW Poznań · 30.08 2:0 Z 53%
5. z RZEMIEŚLNIK Kwilcz · 05.09 7:2 Z 59%
6. u LIDER SWARZĘDZ · 12.09 0:3 P 32%
7. z ZŁOCI Złotkowo · 19.09 0:1 P 16%
8. u KS POLONIA POZNAŃ · 24.09 1:1 R 20%
9. z LKS Lipa · 04.10 1:1 R 17%
10. u KOZIOŁEK POZNAŃ · 11.10 2:0 Z 43%
11. z AP BŁĘKITNI OWIŃSKA · 17.10 4:0 Z 70%

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