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 Austin
38%
Cuota justa 2.63
Empate
25%
Cuota justa 4.07
✓ PasóGana Minnesota United FC
37%
Cuota justa 2.67
Regresión 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
Córners
Posesión %
Faltas
Amarillas
Fueras de juego
Austin
Minnesota United FC
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Minnesota United FC
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Myrto Uzuni DEL | 80 | 2·0·0 | 76% | 47% | 39% | 7% | 43% | 3% |
| Jon Gallagher MED | 80 | 2·1·0 | 38% | 11% | 16% | 8% | 22% | 3% |
| Jugador | Min. esp. | Últ. 5 (TP·G·A) | 1+ a puerta | 2+ a puerta | Marca | Asiste | Gol o asist. | Tarjeta |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Joaquín Pereyra MED | 91 | 5·2·1 | 71% | 40% | 28% | 23% | 44% | 30% |
| Nectarios Triantis MED | 86 | 4·1·0 | 59% | 27% | 30% | 18% | 42% | 32% |
| Daniel Pereira MED | 86 | 1·1·0 | 32% | 8% | 18% | 26% | 39% | 17% |
| Oleksandr Svatok DEF | 80 | 1·1·0 | 26% | 5% | 17% | 4% | 21% | 18% |
| Ilie Sánchez MED | 80 | 0·0·0 | 24% | 4% | 6% | 13% | 19% | 35% |
| Robert Taylor DEL | 10 | 1·0·0 | 16% | 5% | 3% | 2% | 5% | 2% |
| Žan Kolmanič DEF | 80 | 0·0·0 | 13% | 1% | 3% | 7% | 9% | 32% |
| Calvin Fodrey MED | 10 | 1·0·0 | 12% | 3% | 4% | 6% | 9% | 1% |
| Jader Obrian DEL | 10 | 1·0·1 | 12% | 3% | 3% | 5% | 7% | 0% |
| Osman Bukari DEL | 10 | 0·0·0 | 12% | 2% | 4% | 1% | 5% | 0% |
| Owen Wolff DEL | 10 | 2·2·2 | 10% | 2% | 6% | 8% | 13% | 2% |
| Diego Rubio DEL | 7 | 0·0·0 | 9% | 2% | 4% | 1% | 5% | 1% |
| Besard Sabović MED | 10 | 1·0·0 | 9% | 1% | 3% | 2% | 5% | 2% |
| Brendan Hines-Ike DEF | 85 | 0·0·0 | 7% | 0% | 1% | 3% | 5% | 9% |
| Guilherme Biro DEF | 10 | 0·0·0 | 5% | 0% | 0% | 3% | 3% | 3% |
| Nicolas Dubersarsky MED | 10 | 0·0·0 | 3% | 0% | 1% | 2% | 2% | 2% |
| Mikkel Desler MED | 10 | 0·0·0 | 3% | 0% | 1% | 1% | 2% | 1% |
| Julio Cascante DEF | 10 | 0·0·0 | 2% | 0% | 0% | 1% | 1% | 1% |
| Mateja Đorđević DEF | 10 | 0·0·0 | 2% | 0% | 0% | 1% | 1% | 3% |
| Brad Stuver POR | 90 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 7% |
| Kelvin Yeboah DEL | 80 | 1·0·0 | 56% | 24% | 15% | 5% | 19% | 19% |
| Anthony Markanich DEF | 80 | 2·1·0 | 49% | 18% | 34% | 1% | 35% | 15% |
| Bongokuhle Hlongwane DEF | 91 | 1·0·1 | 27% | 5% | 1% | 11% | 13% | 15% |
| Morris Duggan DEF | 80 | 0·0·1 | 19% | 3% | 1% | 12% | 13% | 25% |
| Robin Lod MED | 10 | 4·1·1 | 13% | 3% | 3% | 2% | 4% | 2% |
| Wil Trapp MED | 80 | 0·0·0 | 12% | 1% | 3% | 20% | 23% | 14% |
| Carlos Harvey MED | 10 | 0·0·0 | 9% | 2% | 4% | 1% | 5% | 6% |
| Joseph Rosales MED | 10 | 1·0·0 | 7% | 1% | 1% | 1% | 1% | 4% |
| Michael Boxall DEF | 83 | 0·0·0 | 6% | 0% | 1% | 2% | 3% | 29% |
| Owen Gene MED | 8 | 0·0·0 | 6% | 1% | 1% | 1% | 2% | 1% |
| Hassani Dotson MED | 10 | 0·0·0 | 4% | 0% | 1% | 1% | 2% | 2% |
| Jefferson Díaz DEF | 10 | 2·1·0 | 4% | 0% | 2% | 0% | 2% | 3% |
| Nicolás Romero DEF | 10 | 0·0·0 | 1% | 0% | 0% | 0% | 1% | 6% |
| Dayne St. Clair POR | 10 | 0·0·0 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 3% |