試合ボード
AI tennis 予想: professional 試合 breakdown
The page gathers the upcoming 試合 of the selected sport, モデル 確率, オッズ, results and AI breakdowns in a single 試合 center.
ダンカン,スコット / バス,フィン
Frydrych V / Stephens Z
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 50.2% / 49.8%
マーケット 1 / 2: 82.7% / 17.3%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 1 · total 0
トーナメント: 国際 Roehampton, Great Britain, ダブルス
Basile, Pierluigi
Beraldo L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 77.2% / 22.8%
マーケット 1 / 2: 79.0% / 21.0%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: ITF 男子 - シングルス: M25 Lesa (Italy), クレー
ウィルワース・ベンジャミン
ブエノ・ゴンサロ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.4% / 67.6%
マーケット 1 / 2: 30.0% / 70.0%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: Kingston, Jamaica
クラーク・ジェイ
チデク・クレメント
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 37.5% / 62.5%
マーケット 1 / 2: 36.2% / 63.8%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: Kingston, Jamaica
Andrade Da Silva, Lucas
ジン・タイラー
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 49.1% / 50.9%
マーケット 1 / 2: 49.5% / 50.5%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: Kingston, Jamaica
シュワーツラー・ジョエル
Miyoshi, Kenta (2004)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 51.4% / 48.6%
マーケット 1 / 2: 51.9% / 48.1%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: Kingston, Jamaica
ペレグリーノ・アンドレア
バサバレディ・ニシェシュ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 30.8% / 69.2%
マーケット 1 / 2: 28.1% / 72.0%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Quebec City, Canada
ロディオノフ・ユーリ
坂本怜
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 45.0% / 55.0%
マーケット 1 / 2: 44.9% / 55.1%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Quebec City, Canada
ブドコフ・キャア・ニコライ
ブ・ユンチャオケテ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 39.7% / 60.3%
マーケット 1 / 2: 39.6% / 60.4%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Quebec City, Canada
デ・ヨング・イェスパー
スウィーニー・デーン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 63.6% / 36.4%
マーケット 1 / 2: 64.9% / 35.1%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: 国際 Quebec City, Canada
ナカシマ・ブランドン
メドベデフ・ダニイル
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 46.4% / 53.6%
マーケット 1 / 2: 45.2% / 54.8%
人気の罠: no
データの完全性: 67%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter, Grandstend
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 7 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA
ワン・シユ
スヴィトリナ・エリナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 28.3% / 71.7%
マーケット 1 / 2: 26.0% / 74.0%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter, Kort chempionov
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA
ベイレク・サラ
アレクサンドロワ・エカテリーナ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 48.5% / 51.5%
マーケット 1 / 2: 48.4% / 51.6%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter.
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA
ファリア・ハイメ
ウォルトン・アダム
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.7% / 43.3%
マーケット 1 / 2: 56.9% / 43.2%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter.
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA
T・アリバージ / A・オリベッティ
フェリー,アーサー / レヘツカ,ジリ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.6% / 33.4%
マーケット 1 / 2: 67.6% / 32.4%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA, ダブルス
Melo M / Zverev A
Navone M / Tabilo A
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 66.9% / 33.1%
マーケット 1 / 2: 69.0% / 31.0%
人気の罠: no
データの完全性: 33%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA, ダブルス
Y・バンブリ / M・ビーナス
A・パヴラセク / P・リクル
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 49.5% / 50.5%
マーケット 1 / 2: 50.0% / 50.0%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA, ダブルス
O・ルス / R・マトス
C・ハリソン / N・スクプスキ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 63.8% / 36.2%
マーケット 1 / 2: 32.9% / 67.1%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter.
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 1 · total 0
トーナメント: 国際 Cincinnati, USA, ダブルス
ゴーフ・ココ
リー・アン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 81.4% / 18.6%
マーケット 1 / 2: 83.6% / 16.4%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter, スタジアム
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 7 · total 0
トーナメント: Cincinnati, USA
コスチューク・マルタ
スティーブンス・スローン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 82.0% / 18.0%
マーケット 1 / 2: 84.8% / 15.2%
人気の罠: no
データの完全性: 72%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter, Tretiy court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 5 · total 0
トーナメント: Cincinnati, USA
Y・バンブリ / M・ビーナス
Brooksby J / Svajda Z
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 69.3% / 30.7%
マーケット 1 / 2: 71.5% / 28.5%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 2 · total 0
トーナメント: Cincinnati, USA, ダブルス
Se Shuvei/Ostapenko E.
Klepac A / Lumsden M
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 51.5% / 48.5%
マーケット 1 / 2: - / -
人気の罠: no
データの完全性: 35%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter, Kort chempionov
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 0 · total 0
トーナメント: Cincinnati, USA, ダブルス
Chan H / Joint M
Errani S / Fernandez L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 44.8% / 55.2%
マーケット 1 / 2: 43.4% / 56.6%
人気の罠: no
データの完全性: 53%
試合コンテキスト
Court:Lindner Femili テニス Senter, Desyatyy court
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: Cincinnati, USA, ダブルス
Falck R / Suarez B
Martinez P / Midon L
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 60.1% / 39.9%
マーケット 1 / 2: 44.2% / 55.9%
人気の罠: no
データの完全性: 18%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 1 · total 0
トーナメント: Kingston, Jamaica, ダブルス
Alvares Valdes L. (Mek)
ノグチ・リオ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 36.4% / 63.6%
マーケット 1 / 2: 34.1% / 66.0%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 3 · total 0
トーナメント: Cancun, Mexico, Qualifying
ブランチ,ダリ
Meligeni Rodriges Alves F. (Bra)
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 41.1% / 58.9%
マーケット 1 / 2: 40.9% / 59.1%
人気の罠: no
データの完全性: 24%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 4 · total 0
トーナメント: Cancun, Mexico, Qualifying
サフュリン・ロマン
オフナー・セバスチャン
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 56.9% / 43.1%
マーケット 1 / 2: 56.1% / 43.9%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: Cancun, Mexico
マエストレッリ・フランチェスコ
ポピリン・アレクセイ
全統計とモデルの結論
モデル vs マーケット
Glicko 1 / 2: 32.9% / 67.1%
マーケット 1 / 2: 31.4% / 68.6%
人気の罠: no
データの完全性: 39%
試合コンテキスト
ブックメーカーカバレッジ: 1×2 6 · total 0
トーナメント: 国際 Quebec City, Canada, Qualifying
分析
Why are PropickAI tennis 予想 effective?
テニス is a sport of individual matchups, so the モデル considers more than just player ranking. It factors in court surface, 調子 in recent tournaments, head-to-head records, serve and return quality, 引き分け density and possible fatigue. AI tennis 予想 help you see where ATP and WTA statistics 試合 the マーケット ライン and where there is a discrepancy.