Spielübersicht
AI tennis Prognosen: professional Spiel breakdown
The page gathers the upcoming Spiele of the selected sport, model probabilities, Quoten, results and AI breakdowns in a single Spiel center.
Mertens, Elise
Osaka, Naomi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.2% / 66.8%
Markt 1 / 2: 31.7% / 68.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Aviva Senter.
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Toronto, Canada
Sakkari, Maria
Gauff, Coco
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 27.3% / 72.7%
Markt 1 / 2: 25.2% / 74.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Aviva Senter. Center court
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: Toronto, Canada
Zeitune M. 🇦🇷
Meligeni Rodriges Alves F. 🇧🇷
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.7% / 54.3%
Markt 1 / 2: 31.4% / 68.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Londrina (Brazil), Sand
Zeitune M
Meligeni Rodrigues Alves F
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 22.6% / 77.4%
Markt 1 / 2: 20.4% / 79.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Brazil
De Almeyda G-R / Kolmann de Freytash E
Remondi-Pagottu V-U / Shessl Zh-E
Siniakova K / Zhang S
Andreeva M / Cirstea S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 71.8% / 28.2%
Markt 1 / 2: 73.9% / 26.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 53%
Spielkontext
Court:Aviva Senter. Pervyy court
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Toronto, Canada, Doppel
Herbert P-H / Krawietz K
Bergs Z / Blockx A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 80.3% / 19.7%
Markt 1 / 2: 83.0% / 17.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Montreal, Canada, Doppel
Atmane, Terence
Mensik, Jakub
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%
Markt 1 / 2: 33.3% / 66.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:IGA Stadium.
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Montreal, Canada
Ruud, Casper
Fonseca, Joao
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.7% / 52.3%
Markt 1 / 2: 47.4% / 52.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:IGA Stadium.
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Montreal, Canada
Ribeiro de Almeida G./Kohlmann E.
Remondy Pagotto V. H./Schiessl J. E.
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.1% / 41.9%
Markt 1 / 2: 58.9% / 41.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Doppel: M25 Londrina (Brazil), Sand
Ekssted M / Vustendik K
Pek Dzh / Vega L
Giese K / Landau S
Frusina A / Nolan U
Ho R / Liutarevich I
Escobar G / Kaliyanda Poonacha N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.9% / 46.1%
Markt 1 / 2: 54.3% / 45.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International Lexington, USA, Doppel
Ilagan A / Poling K
Nam J / Stalder R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.6% / 66.4%
Markt 1 / 2: 31.9% / 68.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Lexington, USA, Doppel
Townsend, Taylor
Bencic, Belinda
Popyrin, Alexei
Tirante T. A. 🇦🇷
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.8% / 50.2%
Markt 1 / 2: 50.3% / 49.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:IGA Stadium.
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Montreal, Canada
Navarro M-F / Rodriges V
Kabesas-Dominges S-E / Tangilig K
Tanuma, Ryota
Katsuda, Takumi
Milburn, Kai
Matsumura, Kotaro
Fillips S
Seversen, Michael
Brumm, Jacob
Bushuev, Pavel
Akopyan Dzh
Snell, Holland
Potter, Emmett
Zhang, William
Bluestein, Chelsea
Gyuro, Ellie
Ikemori, Mika
Miroshnichenko, Veronica
Analysen
Why are PropickAI tennis Prognosen effective?
Tennis is a sport of individual matchups, so the model considers more than just player ranking. It factors in court surface, form in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, Unentschieden density and possible fatigue. AI tennis Prognosen help you see where ATP and WTA statistics Spiel the Markt Linie and where there is a discrepancy.