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.
Kopriva, Vit
Harris, Lloyd
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 44.2% / 55.8%
Markt 1 / 2: 44.2% / 55.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Cancun, Mexico
Echargui, Moez
Kouame, Moise
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 35.1% / 64.9%
Markt 1 / 2: 33.2% / 66.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Cancun, Mexico
Braund, Alec
Shtengelov, Alexey
Ito, Kuma
Wensley, Sam
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 30.5% / 69.5%
Markt 1 / 2: 28.1% / 71.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International UTR PTT Gold Coast Herren 05, 1-4 Playoff
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
Hoole, Casey
Ishikawa, Haruto
Wan, I Wen
Tran, Emma
Compuesto, Bianca
Dodaj, Christina
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: 66.3% / 33.7%
Markt 1 / 2: 67.5% / 32.5%
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: 63.1% / 36.9%
Markt 1 / 2: 63.7% / 36.3%
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: 55.6% / 44.4%
Markt 1 / 2: 55.1% / 44.9%
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
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.