Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 69% implícito. Edge: +28.5%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 74% implícito. Edge: +21.4%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 71% implícito. Edge: +25.0%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 74% implícito. Edge: +21.4%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 69% implícito. Edge: +29.4%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 69% implícito. Edge: +28.5%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 71% implícito. Edge: +25.0%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 71% implícito. Edge: +25.0%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 74% implícito. Edge: +21.4%.

Fuerza visitante: xG visitante 1.9 vs local 0.6. El modelo estima ~89% para empate o visitante (X2), frente al 68% implícito. Edge: +30.3%.

Partido decisivo: xG combinado 2.5. El modelo estima ~77% de que haya un ganador (1 o 2, sin empate), vs el 72% implícito. Edge: +6.3%.

Partido decisivo: xG combinado 2.5. El modelo estima ~77% de que haya un ganador (1 o 2, sin empate), vs el 72% implícito. Edge: +7.1%.

Partido decisivo: xG combinado 2.5. El modelo estima ~77% de que haya un ganador (1 o 2, sin empate), vs el 72% implícito. Edge: +6.3%.

Partido decisivo: xG combinado 2.5. El modelo estima ~77% de que haya un ganador (1 o 2, sin empate), vs el 72% implícito. Edge: +7.1%.

Partido decisivo: xG combinado 2.5. El modelo estima ~77% de que haya un ganador (1 o 2, sin empate), vs el 72% implícito. Edge: +7.1%.

Partido decisivo: xG combinado 2.5. El modelo estima ~77% de que haya un ganador (1 o 2, sin empate), vs el 72% implícito. Edge: +6.3%.

Liga disciplinada: promedio combinado de ~3.6 amarillas por partido. El modelo estima ~71% para menos de 4.5 tarjetas, frente al 56% implícito. Edge: +25.7%.

Liga disciplinada: promedio combinado de ~3.6 amarillas por partido. El modelo estima ~71% para menos de 4.5 tarjetas, frente al 65% implícito. Edge: +8.1%.

Partido de alta actividad: promedio combinado de ~10.1 córners por partido en esta liga. El modelo estima ~68% para más de 8.5 córners, frente al 64% implícito. Edge: +6.5%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 53% implícito. Edge: +11.1%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 53% implícito. Edge: +11.1%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 53% implícito. Edge: +12.9%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 56% implícito. Edge: +7.0%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 52% implícito. Edge: +13.5%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 53% implícito. Edge: +11.1%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 53% implícito. Edge: +12.9%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 56% implícito. Edge: +7.0%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 52% implícito. Edge: +13.5%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 52% implícito. Edge: +13.5%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 53% implícito. Edge: +12.9%.

Al menos un equipo tiene dificultades ofensivas (xG local 0.6, visitante 1.9). El modelo ve ~59% para que no marquen ambos, frente al 56% implícito. Edge: +7.0%.

Liga disciplinada: promedio combinado de ~3.6 amarillas por partido. El modelo estima ~52% para menos de 3.5 tarjetas, frente al 48% implícito. Edge: +8.2%.

Liga disciplinada: promedio combinado de ~3.6 amarillas por partido. El modelo estima ~52% para menos de 3.5 tarjetas, frente al 48% implícito. Edge: +8.2%.

Partido con alto potencial goleador: xG combinado de 2.5 goles esperados. El modelo ve ~46% para más de 2.5 goles, frente al 43% implícito. Edge: +6.4%.

Partido de alta actividad: promedio combinado de ~10.1 córners por partido en esta liga. El modelo estima ~43% para más de 10.5 córners, frente al 39% implícito. Edge: +9.5%.