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.
Hsu J. (Tvn)
Dellavedova M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 37.9% / 62.1%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei (Taiwan), Hartplatz
Moriya H
Ogura K
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.2% / 58.8%
Markt 1 / 2: 67.0% / 33.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei (Taiwan), Hartplatz
Choi O. (Kor)
Chanta A. (Tai)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 43.9% / 56.1%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W15 Tianjin 3 (China), Hartplatz
Li Y. (Kit)
Chon S. (Kor)
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
Lu H. (Kit)
Oh Chan-Yeong
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 21.2% / 78.8%
Markt 1 / 2: 16.8% / 83.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 7 (China), Hartplatz
Van Herzeele J
Pan W. (Kit)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 74.8% / 25.2%
Markt 1 / 2: 77.6% / 22.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Maanshan 7 (China), Hartplatz
Charlton J
Takahashi Yusuke
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
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
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
Lan X./Zeng Z.
Kim D./Kim N.
Derepasko T
Shcherbakov E. (Mir)
Krstic V
Lefevre R
Tiukaev R
Vukovic K
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
Analysen
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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.