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.
Vujovic L
De Stefano S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.0% / 37.0%
Markt 1 / 2: 58.2% / 41.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Kursumlijska Banja 3 (Serbia), Sand
Pankin, Semen
Haita S H
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 48.0% / 52.0%
Markt 1 / 2: 47.4% / 52.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Sweden
Batin T
Sciahbasi M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.5% / 53.5%
Markt 1 / 2: 46.1% / 53.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Romania. Doppel
Simionescu D-I
Miron T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.1% / 41.9%
Markt 1 / 2: 58.1% / 41.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Romania. Doppel
Michalski, Daniel
Zeuch, Tom
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 83.5% / 16.5%
Markt 1 / 2: 87.0% / 13.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Poland
Yunis F
Behrmann T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.8% / 67.2%
Markt 1 / 2: 30.2% / 69.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Austria
Derepasko T
Kisimov D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.1% / 46.9%
Markt 1 / 2: 53.8% / 46.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 12 (Serbia), Sand
Blando Dzh / Vasser O
Petrovic Andreja / Slavic N
Comino L
Basile, Pierluigi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 25.5% / 74.5%
Markt 1 / 2: 22.2% / 77.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: World Tennis. Herren. Italy
Seghetti S. (Ita)
Rottoli L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 30.9% / 69.1%
Markt 1 / 2: 28.2% / 71.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: World Tennis. Herren. Italy
Martin Manzano, Juan Cruz
Oradini G
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.7% / 42.3%
Markt 1 / 2: 56.0% / 44.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: World Tennis. Herren. Italy
Sanchez Jover, Carlos
Lopes Morilo I. (Isp)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 68.7% / 31.3%
Markt 1 / 2: 70.1% / 29.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Santander (Spain), Sand
Fita Juan S
Juan Mano A. (Isp)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.1% / 62.9%
Markt 1 / 2: 35.5% / 64.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Santander (Spain), Sand
Lopez Montagud C
Perez Contri S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.1% / 55.9%
Markt 1 / 2: 42.3% / 57.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Santander (Spain), Sand
Rahmani K. (Irn)
Weis, Alexander
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 39.6% / 60.4%
Markt 1 / 2: 39.5% / 60.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
Hipfl N
Reitano S. (Ita)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 70.8% / 29.2%
Markt 1 / 2: 72.3% / 27.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
Lagutin P
Scaglia M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 83.7% / 16.3%
Markt 1 / 2: 85.8% / 14.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Portugal
Park Sohyun
Giza L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 59.9% / 40.1%
Markt 1 / 2: 60.6% / 39.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 44%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Germany. Doppel
Kokkinis T
Daems J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 56.2% / 43.8%
Markt 1 / 2: 55.9% / 44.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Germany. Doppel
McCormick T
Marques G
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.7% / 45.3%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Idanha-a-Nova 2 (Portugal), Hartplatz
Senn N. (Shva)
Bieldiugin T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.7% / 54.3%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Ueberlingen (Germany), Sand
Ait El Bachir W
Claeys L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.0% / 59.0%
Markt 1 / 2: 38.7% / 61.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Belgium
Longueville R
Pohle V
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 30.4% / 69.6%
Markt 1 / 2: 29.2% / 70.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Belgium
Matusevich, Anton
Tarvet, Oliver
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.8% / 65.2%
Markt 1 / 2: 32.5% / 67.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Roehampton, Great Britain
Maxted, Lui
Poullain, Lucas
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.7% / 56.3%
Markt 1 / 2: 43.7% / 56.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Roehampton, Great Britain
Iunis F. (Ger)
Behrmann T. (Avt)
Pawlikowska Z
Jakupovic D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.0% / 56.0%
Markt 1 / 2: 43.6% / 56.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Poland
Zelnickova R
Geerlings A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 26.0% / 74.0%
Markt 1 / 2: 24.5% / 75.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Poland
Gao Xinyu
Kotliar Y
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.8% / 37.2%
Markt 1 / 2: 63.7% / 36.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Prague. Qualifikation
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.