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.
Sabalenka, Aryna
Wang, Xinyu
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 85.6% / 14.4%
Markt 1 / 2: 88.2% / 11.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter. Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Harris, Lloyd
Djere, Laslo
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.8% / 39.2%
Markt 1 / 2: 61.6% / 38.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Cancun, Mexico, Qualifying
Falck R / Suarez B
Martinez P / Midon L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 52.4% / 47.6%
Markt 1 / 2: 42.1% / 57.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 33%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: International Kingston, Jamaica, Doppel
Rocha, Henrique
Khon S.-Ch. (Kor)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 72.8% / 27.2%
Markt 1 / 2: 74.2% / 25.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: Cancun, Mexico
Llamas Ruiz, Pablo
Comesana, Francisco
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.5% / 50.5%
Markt 1 / 2: 49.5% / 50.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Cancun, Mexico
Bonzi, Benjamin
Boulais, Justin
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 75.2% / 24.8%
Markt 1 / 2: 76.6% / 23.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International Quebec City, Canada
Tien, Learner
Tiafoe, Frances
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 53.9% / 46.1%
Markt 1 / 2: 53.4% / 46.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Stadion
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Bouzkova, Marie
Jovic, Iva
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 39.2% / 60.8%
Markt 1 / 2: 37.7% / 62.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 72%
Spielkontext
Court:Lindner Femili Tennis Senter, Grandstend
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International Cincinnati, USA
Tien, Learner
Tiafo F. (Ssha)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 54.0% / 46.0%
Markt 1 / 2: 53.4% / 46.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: Cincinnati, USA
Rocha, Henrique
Hong, Seongchan
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 72.1% / 27.9%
Markt 1 / 2: 74.2% / 25.8%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International Cancun, Mexico
Ichikawa, Taisei
Vu Tun-Lin (Tvn)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 61.0% / 39.0%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei (Taiwan), Hartplatz
Samrej, Kasidit
Chung, Hyeon
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.6% / 39.4%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei (Taiwan), Hartplatz
Tamm K. (Est)
Jasika O
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 38.5% / 61.5%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M25 Taipei (Taiwan), Hartplatz
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
Sun Yingqun
Yanagi, Koyu
Matsuda Ryuki
Lan X. (Kit)
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)
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
Park, Uisung
Zhao Z. (Kit)
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)
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)
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
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.