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.
Donski A / Rai A
Lammons N / Withrow J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.5% / 67.5%
Markt 1 / 2: 29.6% / 70.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: International Quebec City, Canada, Doppel
Steili Dzh
Cham, Elijah
Stevens, Zane
Jones, Scott
Andrews, Oscar
Girdler, James
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.0% / 57.0%
Markt 1 / 2: 42.0% / 58.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International UTR PTT Gold Coast Herren 05, 1-4 Playoff
Hoole, Casey
Ishikawa, Haruto
Wan, I Wen
Tran, Emma
Compuesto, Bianca
Dodaj, Christina
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%
Markt 1 / 2: 44.2% / 55.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International UTR PTT Gold Coast Damen 05, 13-16 Playoff
Khan, Laquisa
Santitto, Juliet
Gale, Lucia
McPhee, Kaylah
Cadwallader, Grace
Yu, Ramey
Gauff, Coco
Kostyuk, Marta
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 55.6% / 44.4%
Markt 1 / 2: 55.8% / 44.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 7 · total 0
Turnier: Cincinnati, USA
Baez, Sebastian
Wong, Coleman
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 55.5% / 44.5%
Markt 1 / 2: 56.4% / 43.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Cancun, Mexico
Bayldon B / Hilderbrand T
Gonzalez S / Ho R
Hsu Yu Hsiou
Imamura, Masamichi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.2% / 53.8%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei (Taiwan), Hartplatz
Mitsui, Shunsuke
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 56.6% / 43.4%
Markt 1 / 2: 57.9% / 42.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei (Taiwan), Hartplatz
Bar Biryukov P
Isomura, Kokoro
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.2% / 33.8%
Markt 1 / 2: 67.4% / 32.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. China. Doppel
Chung Yunseong
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.5% / 36.5%
Markt 1 / 2: 64.2% / 35.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. China. Doppel
Plipuech Peangtarn
Matsuda R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 55.7% / 44.3%
Markt 1 / 2: 55.3% / 44.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. China. Doppel
Jeong Sunam
Chen Meng Yi
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 82.2% / 17.8%
Markt 1 / 2: 84.9% / 15.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. China. Doppel
Cook E / Sach Tai
Shin Sanhui / Tanuma R
Hazawa S / Mitsui S
Lomakin G / Tamm K
Ogura K / Saitoh K
Ichikawa T / Imamura M
Guna R
Miletich I
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 65.4% / 34.6%
Markt 1 / 2: 66.5% / 33.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Romania. Doppel
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
Rapagnetta D
Mazza M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.8% / 58.2%
Markt 1 / 2: 40.6% / 59.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: World Tennis. Herren. Italy
Rapagnetta, Daniele
Mazza M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.1% / 52.9%
Markt 1 / 2: 45.7% / 54.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
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
Petkovic, Mika
Handel T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 69.1% / 30.9%
Markt 1 / 2: 71.1% / 28.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Ueberlingen (Germany), Sand
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.