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 City FC
39%
Cuota justa 2.57
Empate
24%
Cuota justa 4.21
Gana Charlotte
37%
Cuota justa 2.68
✓ 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
New York City FC
Charlotte
Goles a favor
Goles en contra
Tiros a puerta
Tiros totales
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Córners
Posesión %
Faltas
Amarillas
Fueras de juego
New York City FC
Charlotte
Goles a favor
Goles en contra
Tiros a puerta
Tiros totales
xG
Córners
Posesión %
Faltas
Amarillas
Fueras de juego
New York City FC
Charlotte
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Nicolás Fernández DEL | 91 | 10·4·0 | 86% | 64% | 48% | 8% | 52% | 23% |
| Agustin Ojeda MED | 80 | 3·2·0 | 53% | 21% | 19% | 12% | 28% | 5% |
| Jugador | Min. esp. | Últ. 5 (TP·G·A) | 1+ a puerta | 2+ a puerta | Marca | Asiste | Gol o asist. | Tarjeta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Wilfried Zaha MED | 80 | 9·2·0 | 62% | 29% | 20% | 16% | 33% | 51% |
| Pep Biel MED | 87 | 6·3·2 | 55% | 23% | 40% | 22% | 53% | 8% |
| Maxi Moralez MED | 86 | 3·1·5 | 47% | 17% | 18% | 43% | 53% | 25% |
| Hannes Wolf MED | 83 | 3·1·0 | 42% | 13% | 19% | 12% | 28% | 19% |
| Tayvon Gray DEF | 86 | 1·0·1 | 32% | 7% | 10% | 10% | 19% | 18% |
| Aiden O'Neill MED | 91 | 1·0·0 | 23% | 4% | 3% | 5% | 8% | 27% |
| Kai Trewin DEF | 91 | 1·0·0 | 21% | 3% | 2% | 2% | 4% | 16% |
| Raul Gustavo DEF | 80 | 0·0·0 | 20% | 3% | 1% | 2% | 4% | 15% |
| Kevin O'Toole DEF | 91 | 0·0·0 | 16% | 2% | 1% | 2% | 3% | 12% |
| Talles Magno DEL | 10 | 2·1·0 | 13% | 3% | 5% | 1% | 6% | 1% |
| Keaton Parks MED | 10 | 2·2·0 | 6% | 1% | 3% | 1% | 4% | 2% |
| Thiago Martins DEF | 80 | 0·0·0 | 5% | 0% | 1% | 2% | 3% | 4% |
| Jonathan Shore MED | 8 | 0·0·0 | 3% | 0% | 1% | 1% | 2% | 1% |
| Matthew Freese POR | 91 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 9% |
| Idan Toklomati Jorno DEL | 84 | 5·2·1 | 52% | 20% | 31% | 13% | 40% | 12% |
| Ashley Westwood MED | 91 | 2·1·0 | 35% | 9% | 12% | 6% | 17% | 25% |
| Brandt Bronico MED | 80 | 0·0·0 | 22% | 4% | 4% | 8% | 12% | 8% |
| Liel Abada DEL | 10 | 5·0·2 | 13% | 3% | 2% | 5% | 7% | 3% |
| Archie Goodwin DEL | 10 | 3·3·0 | 12% | 3% | 10% | 5% | 14% | 4% |
| Harry Toffolo DEF | 87 | 1·0·1 | 12% | 1% | 1% | 15% | 16% | 15% |
| Kerwin Calderón Vargas MED | 10 | 3·1·0 | 7% | 1% | 2% | 1% | 3% | 1% |
| Morrison Agyemang DEF | 91 | 0·0·0 | 6% | 0% | 2% | 4% | 5% | 34% |
| Tyger Smalls DEL | 5 | 0·0·0 | 4% | 0% | 2% | 1% | 3% | 1% |
| Nathan Byrne DEF | 91 | 0·0·0 | 4% | 0% | 1% | 2% | 3% | 15% |
| Tim Ream DEF | 91 | 0·0·0 | 4% | 0% | 1% | 2% | 3% | 15% |
| Luca De La Torre MED | 10 | 0·0·1 | 2% | 0% | 1% | 4% | 5% | 2% |
| Djibril Diani MED | 10 | 0·0·0 | 2% | 0% | 1% | 1% | 1% | 5% |
| Kristijan Kahlina POR | 91 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 11% |