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.
Kozakova K. (Shva)
Guth M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.5% / 66.5%
Markt 1 / 2: 31.4% / 68.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Verbier (Switzerland), Sand
Grubor A. (Kan)
Van De Per V. (Blg)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 60.2% / 39.8%
Markt 1 / 2: 62.0% / 38.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Verbier (Switzerland), Sand
Passola B. (Isp)
Grammatikopoulou V
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 51.9% / 48.1%
Markt 1 / 2: 51.6% / 48.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Verbier (Switzerland), Sand
Okutoii A. (Ken)
Samardzic A E
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.7% / 50.3%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W35 Verbier (Switzerland), Sand
Zanolini C
Lombardini M. (Ita)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 42.5% / 57.5%
Markt 1 / 2: - / -
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 12%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 0 · total 0
Turnier: World Tennis. Damen. Romania
Goina P G
Mettraux M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.4% / 52.6%
Markt 1 / 2: 35.6% / 64.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: World Tennis. Damen. Romania
Simionescu D-I
Kuhl C
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 45.6% / 54.4%
Markt 1 / 2: 45.0% / 55.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 2 · total 0
Turnier: World Tennis. Damen. Romania
Martin Manzano, Juan Cruz
Oradini G
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.7% / 42.3%
Markt 1 / 2: 56.0% / 44.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 1 · total 0
Turnier: World Tennis. Herren. Italy
Rapagnetta D
Mazza M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 41.8% / 58.2%
Markt 1 / 2: 40.6% / 59.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: World Tennis. Herren. Italy
Segetti S
Rottoli L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 33.7% / 66.3%
Markt 1 / 2: 30.9% / 69.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
Rahmani K. (Irn)
Weis, Alexander
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 39.6% / 60.4%
Markt 1 / 2: 39.5% / 60.5%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
Beiker B. (Vel)
De Marchi A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 32.9% / 67.1%
Markt 1 / 2: 31.8% / 68.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Italy. Doppel
Krstic V
Kisimov D
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 56.2% / 43.8%
Markt 1 / 2: 56.0% / 44.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 12 (Serbia), Sand
Juhas K
Peiro Serrano A. (Isp)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 81.5% / 18.5%
Markt 1 / 2: 84.1% / 15.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 18%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Kursumlijska Banja 12 (Serbia), Sand
Herrero Linana A
Kovackova A
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 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Damen. Prague. Qualifikation
Havlickova L
Gao Xinyu
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 47.8% / 52.2%
Markt 1 / 2: 48.0% / 52.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W50 Prague (Czechia), Sand
Astakhova D
Ciric Bagaric L
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 57.3% / 42.7%
Markt 1 / 2: 58.1% / 41.9%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Damen - Einzel: W75 Kursumlijska Banja 3 (Serbia), Sand
Petrovich D. (Ser)
Zolotareva R
Gniewkowska O
Pawlikowska Z
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.5% / 75.5%
Markt 1 / 2: 21.0% / 79.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: World Tennis. Damen. Poland
Girlings-Martines A. (Isp)
Maduzzi G
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 73.5% / 26.5%
Markt 1 / 2: 74.4% / 25.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: World Tennis. Damen. Poland
Collignon K
Majdandzic M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 16.4% / 83.6%
Markt 1 / 2: 12.5% / 87.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Germany. Doppel
Loge J
Hendrikx J
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 90.3% / 9.7%
Markt 1 / 2: 93.6% / 6.4%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: International World Tennis. Herren. Germany. Doppel
Guna R
Angeloni L. (Ita)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 77.2% / 22.8%
Markt 1 / 2: 78.7% / 21.3%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Miletich I
Andreescu S A
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 24.4% / 75.6%
Markt 1 / 2: 22.4% / 77.7%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Gima S
Batin T
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 62.2% / 37.8%
Markt 1 / 2: 63.9% / 36.1%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 4 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Tenti F. (Arg)
Garbero F. F. (Ita)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 66.4% / 33.6%
Markt 1 / 2: 66.4% / 33.6%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 3 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Arad (Romania), Sand
Toffanin N
Noce G M
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 23.4% / 76.6%
Markt 1 / 2: 21.0% / 79.0%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 39%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 6 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Mistelbach (Austria), Sand
Wagner A
Lanik T. (Slk)
Alle Statistiken und Modellschlussfolgerungen
Modell vs. Markt
Glicko 1 / 2: 49.7% / 50.3%
Markt 1 / 2: 48.8% / 51.2%
Favoritenfalle: no
Datenvollständigkeit: 24%
Spielkontext
Buchmacherabdeckung: 1×2 5 · total 0
Turnier: ITF Herren - Einzel: M15 Mistelbach (Austria), Sand
Knitter K
Valkus M
Fajta P
Belkovich A
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.