Przejdź do treści

IV liga wielkopolska

MEBLORZ SWARZĘDZ

13. miejsce · 12 pkt po 12 meczach ·

Najbliższy mecz

kolejka 13 · sobota, 24 października · na wyjeździe

MEBLORZ SWARZĘDZ @ Kłos BUDZYŃ

Faworytem jest Kłos BUDZYŃ. Szczegóły prognozy

Szansa na top 3

0%

tak kończy się 0 na 10 symulacji sezonu

Punkty na koniec sezonu

39,0

± 8,0 · miejsce średnio 12,3.

MEBLORZ SWARZĘDZ zajmuje 13. miejsce (na 18) z 12 pkt po 12 meczach. Ostatnie 5 meczów: 2 zwycięstwa, 2 remisy, 1 porażka. Model prognozuje 39,0 ± 8,0 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, spadek w 1 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 →

11. ASTRA Krotoszyn 14 pkt
12. LFDG Polonia 1912 Leszno 14 pkt
13. MEBLORZ SWARZĘDZ 12 pkt
14. HURAGAN Pobiedziska 12 pkt
15. WARTA Śrem 11 pkt

Koniec sezonu

P(top 3)

0%

P(spadek)

9%

Przedział punktów

24–55

95% symulacji

Rozkład końcowych miejsc

Oczekiwane miejsce: 12,3

Kolejne mecze

31.10 · kolejka 14 na wyjeździe MEBLORZ SWARZĘDZ @ POGOŃ Nowe Skalmierzyce Faworytem jest POGOŃ Nowe Skalmierzyce.

07.11 · kolejka 15 na wyjeździe MEBLORZ SWARZĘDZ @ Polonia CHODZIEŻ Faworytem jest Polonia CHODZIEŻ.

Model vs rzeczywistość

trafienia 5/12

W 5 z 12 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 38%.

1. z LFDG Polonia 1912 Leszno · 08.08 1:4 P 18%
2. u Polonia Golina · 15.08 2:7 P 58%
3. z MKS KANIA Gostyń · 19.08 1:3 P 32%
4. u MIESZKO Gniezno · 22.08 4:4 R 12%
5. z HURAGAN Pobiedziska · 28.08 0:4 P 30%
6. u Obra 1912 Kościan · 05.09 3:4 P 69%
7. z WARTA Śrem · 12.09 8:2 Z 50%
8. u GÓRNIK KONIN · 19.09 1:2 P 74%
9. z LKS Gołuchów · 26.09 5:0 Z 46%
10. z ASTRA Krotoszyn · 04.10 1:1 R 19%
11. u AVIA KAMIONKI · 10.10 4:3 Z 33%
12. z OSTROVIA 1909 Ostrów Wlkp. · 18.10 3:3 R 17%

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