LKS MAGÓRKA CZERNICHÓW

Najbliższy mecz

kolejka 11 · niedziela, 25 października · na wyjeździe

LKS MAGÓRKA CZERNICHÓW @ GKS RADZIECHOWY - WIEPRZ II

30% 19% 51%

Faworytem jest GKS RADZIECHOWY - WIEPRZ II. Szczegóły prognozy

Ryzyko spadku

20%

tak kończy się 2 na 10 symulacji sezonu

Punkty na koniec sezonu

15,9

± 4,7 · miejsce średnio 11,4.

LKS MAGÓRKA CZERNICHÓW zajmuje 11. miejsce (na 13) z 6 pkt po 9 meczach. Ostatnie 5 meczów: 1 zwycięstwo, 0 remisów, 4 porażki. Model prognozuje 15,9 ± 4,7 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, spadek w 2 na 10 symulacji.

Terminarz rundy wiosennej nie jest jeszcze opublikowany — symulacja przyjmuje go jako lustrzane odbicie rundy jesiennej (zamienieni gospodarze, ta sama kolejność meczów).

Tabela wokół drużyny

Cała tabela →

9. LKS BESKID GILOWICE-RYCHWAŁD 10 pkt
10. LKS SOŁA RAJCZA 8 pkt
11. LKS MAGÓRKA CZERNICHÓW 6 pkt
12. GKS RADZIECHOWY - WIEPRZ II 4 pkt
13. LKS GRAPA TRZEBINIA 3 pkt

Koniec sezonu

Cała liga →

P(top 3)

P(ostatnie miejsce)

20%

Przedział punktów

7–26

95% symulacji

Rozkład końcowych miejsc

Oczekiwane miejsce: 11,4

Kolejne mecze

31.10 · kolejka 12 u siebie LKS MAGÓRKA CZERNICHÓW vs LKS GRAPA TRZEBINIA LKS MAGÓRKA CZERNICHÓW faworytem.

07.11 · kolejka 13 na wyjeździe LKS MAGÓRKA CZERNICHÓW @ TS STAL-ŚRUBIARNIA ŻYWIEC II Faworytem jest TS STAL-ŚRUBIARNIA ŻYWIEC II.

Model vs rzeczywistość

trafienia 7/9

W 7 z 9 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 61% — wyniki tej drużyny są dla modelu przewidywalne.

1. z LKS BESKID GILOWICE-RYCHWAŁD · 15.08 2:0 Z 38%
2. u LKS SKRZYCZNE LIPOWA · 23.08 1:7 P 63%
3. z KS GÓRAL 1956 ŻYWIEC · 29.08 0:3 P 60%
4. u LKS ŚWIT CIĘCINA · 05.09 0:5 P 69%
5. z LKS METAL W.G.-SKAŁKA ŻABNICA · 12.09 0:4 P 41%
6. u LKS MAGURA BYSTRA · 19.09 3:8 P 88%
7. z LKS SOŁA RAJCZA · 27.09 2:1 Z 30%
9. z TS KOSZARAWA ŻYWIEC · 10.10 1:7 P 87%
10. z LKS SOPOTNIA · 18.10 3:5 P 74%

Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.