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.
Live-Siegwahrscheinlichkeit (marktimpliziert) — wie oft es gewinnt, keine Gewinnprognose.
De Koning R
Claeys L
Cembranos P
Kardava Z
Grubor A
Lim J
Encheva L
Vujovic L
Michalski, Daniel
Sadzik J
Juszczak P
Agwi M
Martin Manzano, Juan Cruz
Oradini G
Comino L
Basile, Pierluigi
Ritschard A
Perez Contri S
Tarvet, Oliver
Poullain, Lucas
Tseng, Chun Hsin
Kumstat, Jan
Hassan, Benjamin
Stricker, Dominic
Chirich-Bagarich L / Falkovska V
Panshina V./Zolotareva R.
Forcano I / Vervoort M
Sanches-Khover K / Vives-Markos P
Daems J
Giza L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.6% / 55.4%
Markt 1 / 2: 44.3% / 55.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Erwitte (Germany), Sand
Longueville R
Andrienko M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 42.9% / 57.1%
Markt 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Belgium
Andrienko M / Claeys L
De Koning R / Longvil R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.5% / 54.5%
Markt 1 / 2: 45.0% / 55.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Belgium
Grzegorzewski O / Sadzik J
Villoslada E / Vigona Ia
Crivei, Eric
Chou D
Ayllon Prado, Asier
Saleh, Aryan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.3% / 67.7%
Markt 1 / 2: 30.0% / 70.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International UTR PTT Nashville Herren +H 02, Gruppe D
Pinzon F
Vales, Vojtech
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.6% / 50.4%
Markt 1 / 2: 48.8% / 51.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International UTR PTT Nashville Herren +H 02, Gruppe D
Maioral A
Teramo D-K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 36.8% / 63.2%
Markt 1 / 2: 34.9% / 65.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International UTR PTT Nashville Herren +H 02, Gruppe D
Butera L
Poritzky E
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.2% / 54.8%
Markt 1 / 2: 45.5% / 54.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International UTR PTT Nashville Herren +H 02, Gruppe D
Kask M-U
Popowich, John Patrick
Rapagnetta, Daniele
Lokoli L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 34.9% / 65.1%
Markt 1 / 2: 33.3% / 66.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
Van der Meerschen M
Faucon R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.1% / 50.9%
Markt 1 / 2: 48.7% / 51.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Lambermont (Belgium), Sand
Sheldon Max
Mahjoob, Cyrus
Saye D
Kandhai, Neil
Burnett, Evan
Fullerton, Matthew
Solheim F K
Almasi, Alfred
Poling, Lilian
Nishino, Nao
Clemens, Tia
Akuginova, Anastasia
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.9% / 50.1%
Markt 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International UTR PTT East Lansing Damen 01, Gruppe D
Spenser O
Weir, Lexie
Loureiro, Maia
Maunupau, Olive
Chulak, Zoya
Syrtveit, Nora
Frantzen C / Haase R
Granollers M / Zeballos H
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.6% / 56.4%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: Cincinnati, USA, Doppel
Gaston, Hugo
Van Assche, Luca
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.6% / 61.4%
Markt 1 / 2: 37.3% / 62.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 44%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Quebec City, Canada
Bouzkova M / Noskova L
Kempen M / Panova A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.3% / 39.7%
Markt 1 / 2: 61.6% / 38.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA, Doppel
Nys H / Roger-Vasselin E
Luz O / Matos R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 50.9% / 49.1%
Markt 1 / 2: 51.5% / 48.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 61%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Grandstend
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA, Doppel
Herbert P-H
Miyoshi, Kenta (2004)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.7% / 55.3%
Markt 1 / 2: 45.2% / 54.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA
Grenier, Hugo
Oberleitner, Neil
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 70.9% / 29.1%
Markt 1 / 2: 73.8% / 26.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Winston Salem, USA
Balshaw, Felix
Pow, Luca
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 68.3% / 31.7%
Markt 1 / 2: 70.1% / 29.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International 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.