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Prognose für Kolstad — HC Kriens-Luzern
57%
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Universität Tartu
Bigbank/Kalev
Prognose für
Sieg für Bigbank/Kalev
54%
Wahrscheinlichkeit
Wahrscheinlichkeiten (1X2) · nach unserem Modell
Prognose fixiert und ändert sich nach Anpfiff nicht
Form letzte 5 Spiele
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Analytischer Inhalt. Kein Aufruf zum Glücksspiel. 18+
Kommentar zur Prognose
Auf Basis der Daten vom 22 Sep, 16:14Bigbank/Kalev gewinnt mit einer Sicherheit von 60 %. Die Modellzahlen sprechen für die Gäste. Der Erwartungswert liegt bei 86,4 zu 83 Punkten. Knapp, aber die Tendenz ist klar. Bigbank/Kalev hat in der Gesamtbilanz der letzten Jahre mit 17 Siegen zu 11 die Nase vorn, und die aktuelle Form der letzten fünf Spiele trennt die Teams nur um drei Punkte — 9 für die Gastgeber, 6 für die Besucher.
Die letzte Begegnung am 29. Mai endete 85:65 zugunsten der Heimmannschaft, und davor gab es enge Partien: 82:81 und 83:78 in Tartu, 116:109 und 81:82 in Tallinn. Tartu dominiert die jüngeren Begegnungen, doch in der Gesamtbilanz von 28 Partien sieht es anders aus.
Die Gäste verlieren häufiger, aber sie spielen auch aggressiver. 116:109 gegen die Gastgeber war ein Offensivduell, das die Gäste für sich entschieden. Universität Tartu zeigt in den letzten fünf Spielen mehr Konstanz — drei Siege ohne Unentschieden, während Bigbank/Kalev drei Niederlagen einstecken musste. Die Punktebilanz der letzten fünf Spiele: 436:423 für die Gastgeber, 423:436 für die Besucher.
Die Heimspielstätte in Tartu ist ein Faktor. In vier von sechs letzten Heimspielen gegen Bigbank/Kalev gewann die Heimmannschaft. Doch das Modell berücksichtigt keine lokalen Effekte — es arbeitet nur mit statistischen Durchschnitten. 86,4 erwartete Punkte für die Gäste basieren auf ihrer Offensive in den letzten Spielen und der Defensive der Gastgeber.
Gleichstände fallen im Modell raus. Die Wahrscheinlichkeit liegt bei 0 %, und im Basketball ist ein Gleichstand nach Verlängerung möglich, aber nicht im regulären Spielverlauf.
Die Vorhersage gilt nur, wenn die aktuelle Form anhält. Ein Ausfall von Schlüsselspielern, eine schwächere Leistung der Gäste oder ein unvorhergesehener Faktor wie eine Verletzung in der ersten Hälfte können das Ergebnis ändern. Das Modell kennt keine Teamnachrichten — es rechnet nur mit Zahlen.