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 New York Red Bulls
35%
Cuota justa 2.89
Empate
27%
Cuota justa 3.66
Gana New York City FC
38%
Cuota justa 2.63
✓ 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.
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Goles a favor
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Tiros a puerta
Tiros totales
xG
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Posesión %
Faltas
Amarillas
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New York Red Bulls
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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Eric Maxim Choupo-Moting DEL | 92 | 5·1·1 | 73% | 42% | 34% | 7% | 38% | 12% |
| Emil Forsberg MED | 87 | 2·1·0 | 48% | 17% | 19% | 18% | 33% | 20% |
| Jugador | Min. esp. | Últ. 5 (TP·G·A) | 1+ a puerta | 2+ a puerta | Marca | Asiste | Gol o asist. | Tarjeta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Agustin Ojeda DEL | 80 | 1·0·3 | 52% | 20% | 25% | 30% | 47% | 14% |
| Hannes Wolf MED | 83 | 4·2·0 | 51% | 19% | 25% | 10% | 32% | 6% |
| Julian Hall DEL | 80 | 0·0·0 | 39% | 11% | 20% | 4% | 23% | 5% |
| Wikelman Carmona MED | 84 | 2·0·0 | 35% | 9% | 2% | 4% | 6% | 16% |
| Raheem Edwards DEF | 80 | 3·0·0 | 30% | 6% | 1% | 2% | 3% | 16% |
| Gustav Berggren MED | 80 | 0·0·0 | 22% | 3% | 5% | 8% | 13% | 13% |
| Ronald Donkor MED | 80 | 0·0·0 | 21% | 3% | 3% | 20% | 22% | 33% |
| Tim Parker DEF | 80 | 1·1·0 | 19% | 3% | 12% | 2% | 13% | 21% |
| Mohammed Sofo MED | 10 | 2·0·0 | 6% | 1% | 0% | 1% | 1% | 3% |
| Kyle Duncan DEF | 80 | 0·0·1 | 6% | 0% | 1% | 11% | 13% | 28% |
| Serge Ngoma DEL | 10 | 0·0·0 | 6% | 1% | 2% | 1% | 3% | 1% |
| Dennis Gjengaar DEL | 7 | 0·0·0 | 6% | 1% | 1% | 2% | 3% | 1% |
| Daniel Edelman MED | 10 | 1·0·0 | 5% | 0% | 1% | 1% | 2% | 3% |
| Noah Eile DEF | 92 | 0·0·0 | 5% | 0% | 1% | 1% | 2% | 29% |
| Dylan Nealis DEF | 10 | 2·1·0 | 4% | 0% | 2% | 0% | 2% | 4% |
| Sean Nealis DEF | 10 | 1·0·0 | 3% | 0% | 0% | 0% | 0% | 4% |
| Peter Stroud MED | 10 | 0·0·0 | 2% | 0% | 0% | 1% | 1% | 3% |
| Marcelo Morales DEF | 10 | 0·0·0 | 2% | 0% | 0% | 1% | 1% | 2% |
| Carlos Coronel POR | 92 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 1% |
| Andrés Perea MED | 80 | 1·0·0 | 34% | 8% | 13% | 3% | 16% | 30% |
| Nicolás Fernández MED | 83 | 2·1·0 | 33% | 8% | 12% | 3% | 15% | 19% |
| Thiago Martins DEF | 89 | 2·0·0 | 29% | 6% | 2% | 2% | 4% | 6% |
| Maxi Moralez MED | 84 | 0·0·1 | 28% | 5% | 3% | 17% | 19% | 12% |
| Justin Haak DEF | 92 | 1·1·0 | 22% | 4% | 11% | 8% | 18% | 18% |
| Alonso Martínez DEL | 10 | 7·3·0 | 17% | 5% | 9% | 1% | 10% | 1% |
| Julián Fernández DEL | 10 | 1·1·0 | 11% | 2% | 5% | 1% | 5% | 4% |
| Aiden O'Neill MED | 80 | 0·0·0 | 10% | 1% | 3% | 3% | 6% | 18% |
| Raul Gustavo DEF | 80 | 0·0·0 | 10% | 1% | 3% | 3% | 6% | 10% |
| Jonathan Shore MED | 10 | 0·0·0 | 5% | 0% | 1% | 1% | 2% | 1% |
| Tayvon Gray DEF | 90 | 0·0·0 | 5% | 0% | 1% | 1% | 2% | 5% |
| Kevin O'Toole DEF | 10 | 3·0·1 | 4% | 0% | 0% | 1% | 1% | 2% |
| Strahinja Tanasijević DEF | 5 | 0·0·0 | 1% | 0% | 0% | 0% | 0% | 1% |
| Matthew Freese POR | 92 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 1% |