🤖Palpite do agente de IA
Avaliação independente do agente de IA a partir dos nossos dados (modelo, linha de mercado, forma, confronto direto)
1Seattle Storm (w) (odds1.95)
Placar 81:79
Menos de 174.5
(odds2.33) ✗
Handicap H1 +1.5
(odds1.85) ✓
confiança 54%
✗ resultado missed
-
•
Sietl (zh): forma PVPPP (1-4)
-
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Chikago (zh): forma PPPVP (1-4)
-
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confrontos diretos 1 (últimos 2)
-
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O modelo aposta em Sietl (zh): probabilidade 54% contra 51% pela linha (cotação 1.95)
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vantagem sobre a linha +2 pp — aposta de valor
-
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Total: Menos de 174.5: o modelo espera um total de ~160 pts
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com a linha em 174.5 (cotação 2.33)
-
•
Handicap H1 +1.5: placar previsto 81:79 (diferença +2) cobre a linha (cotação 1.85).
Avaliação analítica do agente de IA, não é recomendação de aposta.
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Palpite do modelo matemático
Palpite de IA do jogo Seattle Storm (w) - Chicago Sky (w) 16 de agosto de 2026
Modelo matemático de basquete
Based on the collected predados do jogo, the favorito looks like Chicago Sky (w).
Favorito da linha Fonbet: Chicago Sky (w). Verificamos junto com o Glicko e o modelo matemático abaixo.
- Vitória cotações (Fonbet): 1 5.50 / 2 1.13
- Glicko: Seattle Storm (w) 53.7% / Chicago Sky (w) 46.3%
%
Para referência
Probabilidade justa (sem margem)
Probabilidade excluindo a margem da casa de apostas — para referência, não é recomendação de aposta.
Vencedor
margem da casa de apostas 6.7%
Fonte das cotações: Fonbet linha. Esta é a probabilidade justa após remover a margem da casa de apostas das cotações — informação de referência, não um palpite nem recomendação de aposta.
⇅
Para referência
Movimento da linha
Como as cotações mudaram da abertura até a linha atual — para referência, não é recomendação de aposta.
Vencedor 1
1.95
↑ 2.12
Vencedor 2
1.85
↓ 1.72
↓ cotação encurtou (dinheiro neste resultado), ↑ desviou (linha enfraqueceu). Para referência, não é recomendação de aposta.
⚽
dados SStats
Estatísticas e modelo
Lesões e desfalques
Khaydman, Natisha — Shoulder
Dzhekson, Rikea — Knee
Diggins-Smit, Skaylar — Knee
Teylor, Sydney — Groin
Fonte: gismo_stats
