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.
Wu R. X. (Kit)
Uchijima, Moyuka
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.5% / 36.5%
Markt 1 / 2: 65.1% / 34.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 3 (China), Hartplatz
Yoshimoto N
Park E. (Kor)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 59.3% / 40.7%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 6%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 3 (China), Hartplatz
Kim Dong Ju
Kang Ku K. (Kor)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.6% / 22.4%
Markt 1 / 2: 79.2% / 20.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 7 (China), Hartplatz
Meng Fanming
Ryan Ziegann S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 59.7% / 40.3%
Markt 1 / 2: 61.3% / 38.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 7 (China), Hartplatz
Chzhou Siao (Kit)
Alhogbani A. F. (Sau)
Kim Geun Jun
Fitriadi M R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.5% / 67.5%
Markt 1 / 2: 31.8% / 68.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 7 (China), Hartplatz
Kong Weiyi
Trongcharoenchaikul W
Sun Qian
Zhang T. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 40.8% / 59.2%
Markt 1 / 2: 40.6% / 59.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 7 (China), Hartplatz
Zanolini C
Bole S. (Fra)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 46.9% / 53.1%
Markt 1 / 2: 53.5% / 46.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Bistrita (Romania), Sand
Amarlei I. (Rum)
Ewald W
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 64.4% / 35.6%
Markt 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Bistrita (Romania), Sand
Szabo B
Simionescu D-I
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.0% / 51.0%
Markt 1 / 2: 50.0% / 50.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Bistrita (Romania), Sand
Popa M. S. (Rum)
Bojica S
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.6% / 50.4%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Bistrita (Romania), Sand
Cherie Ligniere E. (Ita)
Andreescu S A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 28.5% / 71.5%
Markt 1 / 2: 27.2% / 72.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 29%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Enache S. (Rum)
Garbero F. F. (Ita)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.9% / 36.1%
Markt 1 / 2: 9.6% / 90.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Paolini A
Mazdrashki A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 29.6% / 70.4%
Markt 1 / 2: 26.8% / 73.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Tenti F. (Arg)
Brown P
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 63.9% / 36.1%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Lan X./Zeng Z.
Kim D./Kim N.
Derepasko T
Shcherbakov E. (Mir)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 82.0% / 18.0%
Markt 1 / 2: 85.6% / 14.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 12 (Serbia), Sand
Krstic V
Lefevre R
Tiukaev R
Vukovic K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 80.1% / 19.9%
Markt 1 / 2: 83.5% / 16.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 12 (Serbia), Sand
Klaassen S
Schlagenhauf N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.6% / 45.4%
Markt 1 / 2: 54.4% / 45.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Lambermont (Belgium), Sand
Astakhova D
Nilsson L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.6% / 42.4%
Markt 1 / 2: 59.3% / 40.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Kursumlijska Banja 3 (Serbia), Sand
Petrovich D. (Ser)
Golubovic L H
Majchrzak A. (Pol)
Zeuch, Tom
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.2% / 62.8%
Markt 1 / 2: 35.1% / 64.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Krakow (Poland), Sand
Suresh, Dhakshineswar
Valkush M. (Ven)
Michalski, Daniel
Keremedchiev N
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 88.5% / 11.5%
Markt 1 / 2: 92.1% / 7.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Krakow (Poland), Sand
Grevelius E / Heinonen A
Mansilla Diez M / Winter Lopez B
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.9% / 39.1%
Markt 1 / 2: 61.4% / 38.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Prague, Czech Republic, Doppel
Donald M W / Nicod J
Latinovic S / Loof T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 31.2% / 68.8%
Markt 1 / 2: 28.9% / 71.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Prague, Czech Republic, Doppel
Silva Tiago
Piatti R. (Mnk)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.9% / 50.1%
Markt 1 / 2: 52.6% / 47.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Idanha-a-Nova 2 (Portugal), Hartplatz
Kolombo A. (Ita)
Bertrand R
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 58.8% / 41.2%
Markt 1 / 2: 29.4% / 70.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Idanha-a-Nova 2 (Portugal), Hartplatz
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.