Spielübersicht
KI tennis Prognosen: professional Spiel breakdown
The page gathers the upcoming Spiele of the selected sport, Modell Wahrscheinlichkeiten, Quoten, results and KI breakdowns in a single Spiel center.
Mpetshi Perricard, Giovanni
Brooksby, Jenson
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.2% / 58.8%
Markt 1 / 2: 40.2% / 59.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 47%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Prizmic, Dino
Hewitt, Cruz
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.2% / 25.8%
Markt 1 / 2: 77.9% / 22.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Shimabukuro, Sho
Kecmanovic, Miomir
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.9% / 67.1%
Markt 1 / 2: 31.0% / 69.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 67%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter, Tretiy court
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Comesana, Francisco
Wu, Yibing
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.2% / 61.8%
Markt 1 / 2: 37.4% / 62.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Landaluce, Martin
Bellucci, Mattia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.6% / 46.4%
Markt 1 / 2: 53.9% / 46.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Carreno Busta, Pablo
Vallejo A D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.3% / 45.7%
Markt 1 / 2: 54.5% / 45.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Majchrzak, Kamil
Bonzi, Benjamin
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.1% / 42.9%
Markt 1 / 2: 57.3% / 42.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 53%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Royer, Valentin
Giron, Marcos
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.2% / 49.8%
Markt 1 / 2: 49.6% / 50.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Safiullin, Roman
Fucsovics, Marton
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.5% / 34.5%
Markt 1 / 2: 66.0% / 34.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Sonego, Lorenzo
Kopriva, Vit
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.1% / 42.9%
Markt 1 / 2: 57.7% / 42.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 67%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Walton, Adam
De Jong, Jesper
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.6% / 39.4%
Markt 1 / 2: 62.0% / 38.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Veyk Forest Tennis Senter
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: Winston Salem, USA
Analysen
Why are PropickAI tennis Prognosen effective?
Tennis is a sport of individual matchups, so the Modell 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. KI tennis Prognosen help you see where ATP and WTA statistics Spiel the Markt Linie and where there is a discrepancy.