Calculando las probabilidades de este partido para ti… Simulamos cada partido 100.000 veces con nuestros modelos estadísticos. Normalmente es al instante, pero si acabamos de actualizar los datos puede tardar unos minutos. Vale la pena esperar.
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Gana Inter Miami
50%
Cuota justa 1.98
Empate
23%
Cuota justa 4.36
Gana Chicago Fire
27%
Cuota justa 3.75
✓ PasóRegresión de Poisson con 18.000 partidos de dos años, mezclada con la forma reciente (últimos 5 en la competición, en general y cara a cara). Sin cuotas todavía para ajustarla con el mercado. Validada con casi 800 partidos que el modelo no había visto. Cómo calculamos.
Combina resultado, goles, tiros a puerta, córners y jugadores, de este partido o de otros que añadas. Te damos la probabilidad real del parley completo, sus puntos fuertes y débiles y, con la cuota de tu casa, por qué tiene valor o no.
Añadir partido
Goles a favor
Goles en contra
Tiros a puerta
Tiros totales
xG
Córners
Posesión %
Faltas
Amarillas
Fueras de juego
Inter Miami
Chicago Fire
Goles a favor
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Inter Miami
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Posesión %
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Amarillas
Fueras de juego
Inter Miami
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Todavía no hay cuotas para este partido. Se descargan cada mañana para los partidos de los próximos 7 días.
Desliza la tabla para ver todas las columnas. Probabilidades para este partido, simuladas 100.000 veces con sus tiros a puerta, goles y asistencias por 90 minutos en los últimos 10 partidos y los minutos que suele jugar.
| Jugador | Min. esp. | Últ. 5 (TP·G·A) | 1+ a puerta | 2+ a puerta | Marca | Asiste | Gol o asist. | Tarjeta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Lionel Messi DEL | 90 | 16·5·3 | 84% | 60% | 50% | 20% | 59% | 3% |
| Luis Suárez DEL | 80 | 2·1·0 | 63% | 31% | 25% | 3% | 27% | 26% |
| Jugador | Min. esp. | Últ. 5 (TP·G·A) | 1+ a puerta | 2+ a puerta | Marca | Asiste | Gol o asist. | Tarjeta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Jonathan Bamba DEL | 80 | 6·1·0 | 65% | 33% | 18% | 2% | 20% | 6% |
| Hugo Cuypers DEL | 86 | 6·2·0 | 63% | 30% | 31% | 1% | 32% | 5% |
| Telasco Segovia MED | 80 | 1·0·0 | 42% | 13% | 16% | 4% | 19% | 26% |
| Jordi Alba DEF | 89 | 2·1·3 | 39% | 11% | 23% | 18% | 37% | 19% |
| Yannick Bright MED | 80 | 1·0·0 | 31% | 7% | 14% | 4% | 17% | 16% |
| Sergio Busquets MED | 86 | 0·0·2 | 18% | 2% | 3% | 21% | 23% | 18% |
| Rodrigo de Paul MED | 90 | 0·0·1 | 10% | 1% | 3% | 32% | 34% | 5% |
| Baltasar Rodriguez MED | 10 | 2·1·0 | 10% | 2% | 5% | 1% | 5% | 3% |
| Tadeo Allende DEL | 10 | 6·2·0 | 9% | 2% | 3% | 0% | 4% | 0% |
| Tomás Avilés DEF | 80 | 0·0·0 | 8% | 0% | 2% | 3% | 5% | 44% |
| Mateo Silvetti DEL | 10 | 0·0·0 | 7% | 1% | 3% | 1% | 4% | 6% |
| Marcelo Weigandt DEF | 80 | 0·0·1 | 6% | 0% | 2% | 11% | 13% | 17% |
| Gonzalo Luján DEF | 80 | 0·0·0 | 6% | 0% | 1% | 2% | 3% | 16% |
| Ian Fray DEF | 10 | 3·1·0 | 5% | 0% | 2% | 0% | 2% | 3% |
| Noah Allen DEF | 10 | 0·0·0 | 2% | 0% | 0% | 0% | 0% | 2% |
| Maximiliano Falcón DEF | 10 | 1·0·0 | 2% | 0% | 0% | 0% | 0% | 3% |
| Óscar Ustari POR | 90 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 1% |
| Maren Haile-Selassie MED | 80 | 0·0·0 | 29% | 6% | 16% | 4% | 19% | 17% |
| Jonathan Dean MED | 80 | 2·0·0 | 28% | 6% | 3% | 3% | 6% | 12% |
| Andrew Gutman DEF | 90 | 2·1·1 | 26% | 5% | 7% | 16% | 22% | 9% |
| André Franco MED | 80 | 1·0·4 | 26% | 5% | 3% | 34% | 36% | 15% |
| Jack Elliott DEF | 90 | 1·0·1 | 25% | 5% | 7% | 6% | 13% | 22% |
| Joel Waterman DEF | 80 | 1·1·0 | 21% | 3% | 14% | 2% | 15% | 17% |
| Dje Tah D'Avilla MED | 82 | 1·1·0 | 17% | 2% | 9% | 8% | 16% | 23% |
| Philip Zinckernagel DEL | 10 | 5·3·0 | 12% | 2% | 4% | 3% | 7% | 2% |
| Brian Gutierrez MED | 10 | 2·0·2 | 8% | 1% | 1% | 2% | 3% | 3% |
| Tom Barlow DEL | 8 | 0·0·0 | 6% | 1% | 2% | 1% | 3% | 2% |
| Samuel Rogers DEF | 10 | 2·0·0 | 4% | 0% | 0% | 0% | 0% | 7% |
| Kellyn Acosta MED | 6 | 1·0·0 | 4% | 0% | 0% | 1% | 1% | 2% |
| Sergio Oregel MED | 10 | 0·0·0 | 2% | 0% | 0% | 0% | 1% | 6% |
| Christopher Cupps DEF | 10 | 0·0·0 | 1% | 0% | 0% | 0% | 1% | 3% |
| Leonardo Barroso DEF | 10 | 0·0·0 | 1% | 0% | 0% | 0% | 0% | 4% |
| Chris Brady POR | 90 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 28% |