Abe Kh./Sato Kh. - Epplton E./McDonald E.
詳細統計 (scorego) — pair
| Abe Kh./Sato Kh. | Epplton E./McDonald E. | |
|---|---|---|
| 勝率 | 63.6% | 0% |
| ハード率 | 71.4% | 0% |
| クレー率 | 0% | 0% |
| グラス率 | 0% | 0% |
| 決勝セット率 | 50% | 0% |
| Tie-breaks % | 0% | 0% |
| タイトル (合計) | 1 | 0 |
| 直近10試合 | WLLWWWWLWW | L |
出典: scorego-app.com
選手について
Abe Kh./Sato Kh.がEpplton E./McDonald E.と力を競う・2026年8月7日 — ITF 女子 - ダブルス: W35 Roehampton (Velikobritaniya), ハード.
直近成績(勝分敗):Abe Kh./Sato Kh. 1勝0分0敗、Epplton E./McDonald E. 2勝0分0敗。 PrognozAIのGlicko-2モデルはホームの勝率を40%と評価。 調子、直接対決、オッズ、PrognozAIのAI予想を含む完全な分析は、このページで続きます。
当社モデルの予想 (Glicko-2)
PropickAIモデル · マーケットラインとの比較 (マージンなし)
2 Epplton E./McDonald E. — 60%
純粋なモデル vs マーケット (2 · Epplton E./McDonald E.): モデル 51% · マーケット 61% Δ −10 pp モデルはマーケットより低く推定
モデル推定: 勝利 Abe Kh./Sato Kh. 40.4%, 勝利 Epplton E./McDonald E. 59.6%. モデルの本命 — Epplton E./McDonald E..
情報提供のための推定であり、ベットの推奨ではありません。
当社データ (モデル、マーケットライン、調子、H2H) に基づく独立したAIエージェント評価
- • Abe Kh./Sato Kh
- • — Epplton E./McDonald E
- • (tennis)
- • Abe Kh./Sato Kh.: forma VP (1)
- • Epplton E./McDonald E.: forma VVP (2-1)
- • Model backs Epplton E./McDonald E.: 確率 60% vs 66% ライン上 (オッズ 1.52)
- • ラインに対する優位性なし (-6 pp) — 情報提供のみ.
AIエージェントによる分析評価であり、ベットの推奨ではありません。
数理モデル予想
AI試合予想 Abe Kh./Sato Kh. - Epplton E./McDonald E. 2026年8月7日
テニス数理モデルBased on the collected pre試合データ, the 本命 looks like Epplton E./McDonald E..
- 勝利 オッズ (マーケットコンセンサス): 1 2.40 / 2 1.53
- Glicko: Abe Kh./Sato Kh. 40.4% / Epplton E./McDonald E. 59.6%
参考
フェア確率 (マージンなし)
ブックメーカーマージンを除いた確率 — 参考情報であり、ベットの推奨ではありません。オッズの出典: consensus of 3 ブック (Baltbet, Betcity, Leon). これはオッズからブックメーカーマージンを除いたフェア確率です — 参考情報であり、予想やベットの推奨ではありません。
マーケットコンセンサス
マーケット別予測
ブックメーカーマージンを除いたコンセンサス確率。右の数字は利用可能なベストオッズです。参考情報のみで、ベットではありません。
Play 無料: you start with $10,000 in virtual money. Bet on this 試合 at our オッズ, then track your profit and climb the global leaderboard. いいえ real money, no sign-up.
Abe Kh./Sato Kh. - Epplton E./McDonald E.
データベースには両者の直近の試合が反映されています。
We mark in green only strong signals where the モデル passed our publication filter. The other rows are for audit and training.
テニス数理モデル. 引き分けのないテニス:基本シグナルは選手のレーティング、サーフェス、調子、サーブ/リターン、トーナメント疲労から得られます。ライブロジックでは、全体のポイントスコアよりもセットの状況とサーブ権が重要です。
Glicko-2はチームの強さレーティングです:ライン、履歴、安定性を評価しますが、保証ではありません。
ベストバリュー: バリューなし
引き分けのないテニス:基本シグナルは選手のレーティング、サーフェス、調子、サーブ/リターン、トーナメント疲労から得られます。ライブロジックでは、全体のポイントスコアよりもセットの状況とサーブ権が重要です。
ベッティングノートはライン、マーケット、当社の数理モデルから構築されています:モデルとマーケットが一致した場合のみシグナルとして採用してください。
試合マーケット
結果 (1X2)
| 結果 | Baltbet | Betcity | Leon |
|---|---|---|---|
| 2.40 41.7% | 2.34 42.7% | 2.32 43.1% | |
| 1.50 66.7% | 1.53 65.4% | 1.49 67.1% |
完全な直接対戦履歴Abe Kh./Sato Kh. - Epplton E./McDonald E.
試合履歴
完全な試合予想を解放
The Abe Kh./Sato Kh. - Epplton E./McDonald E. 分析(結果、確率、リスク、履歴)は無料ログイン後にご利用いただけます。
- 7モデルの完全なAIコンセンサス
- 勝率とバリューフラグ
- 試合履歴と調子