| Pegula J | Frech M | |
|---|---|---|
| Vitórias % | 68.1% | 47% |
| Dura % | 69.6% | 49.3% |
| Saibro % | 65.1% | 45.5% |
| Grama % | 64.4% | 39.5% |
| Set decisivo % | 61.9% | 49.2% |
| Tie-breaks % | 53.8% | 45.6% |
| Títulos (total) | 11 | 1 |
| Últimos 10 | WLWWWLWWWW | LWLWLLLLWL |
Fonte: scorego-app.com
| Pegula J | Frech M | |
|---|---|---|
| Aces por jogo | 4.24 | 3.06 |
| Duplas faltas por jogo | 1.64 | 2.5 |
| Quebras por jogo | 3.51 | 4.91 |
Fonte:tennisstats.com (per-jogo averages)
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Percentual de vitórias no ano de 2026 | 82.1% 23 / 28 Jogos | 52.2% 12 / 23 Jogos |
| Percentual de vitórias nos últimos 12 meses | 78.0% 39 / 50 Jogos | 50.0% 16 / 32 Jogos |
| Aces por jogo | 5.00 | 3.09 |
| Mais aces em um jogo | 61 % | 43 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Percentual de vitórias no ano de 2026 | 75.0% 9 / 12 Jogos | 28.6% 2 / 7 Jogos |
| Percentual de vitórias nos últimos 12 meses | 75.0% 9 / 12 Jogos | 28.6% 2 / 7 Jogos |
| Aces por jogo | 3.00 | 2.00 |
| Mais aces em um jogo | 42 % | 43 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Percentual de vitórias no ano de 2026 | 80.0% 4 / 5 Jogos | 25.0% 1 / 4 Jogos |
| Percentual de vitórias nos últimos 12 meses | 80.0% 4 / 5 Jogos | 25.0% 1 / 4 Jogos |
| Aces por jogo | 3.00 | 4.75 |
| Mais aces em um jogo | 80 % | 50 % |
Fonte:tennisstats.com
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Vitórias no confronto direto | 5 (100.0%) | 0 (0.0%) |
| Sets | 10 (83.3%) | 2 (16.7%) |
| Vitórias neste ano | 79.6% 39 / 49 Jogos | 42.9% 15 / 35 Jogos |
| Vitórias em 12 meses | 77.5% 55 / 71 Jogos | 44.4% 20 / 45 Jogos |
| Ranking atual | 3 | 45 |
Fonte: tennisstats.com
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Premiação (carreira) | $16,295,051 USD | $2,945,916 USD |
| Rating | 3 | 45 |
| Idade | 32 | 28 |
| Altura | 1.70m | 1.71m |
| Weight | 70kg | 58kg |
| Playing hand | Right-handed | Right-handed |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Vitórias em jogos | 80 % | 43 % |
| Vitórias em jogos (3 sets) | 80 % | 44 % |
| Vitórias em sets diretos | 51 % | 29 % |
| Viradas | 50 % | 5 % |
| Venceu ao menos 1 set | 90 % | 69 % |
| Vitória no set 1 | 67 % | 54 % |
| Vitória no set 2 | 73 % | 43 % |
| Vitória no set 3 | 74 % | 36 % |
Fonte:tennisstats.com
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | |
|---|---|---|
| Aces | 6 | 4 |
| Double Faults | 6 | 2 |
| 1st serve percentage | 62% | 58% |
| 1st serve pontos won | 71% (40/56) | 57% (25/44) |
| 2nd serve pontos won | 35% (12/34) | 53% (17/32) |
| Break Pontos Saved | 3/6 | 2/7 |
| 1st return pontos won | 43% (19/44) | 29% (16/56) |
| 2nd return pontos won | 47% (15/32) | 65% (22/34) |
| Break Pontos Converted | 5/7 | 3/6 |
| Service Pontos Won | 58% (52/90) | 55% (42/77) |
| Return Pontos Won | 45% (35/77) | 42% (38/90) |
| Total Pontos Won | 52% (87/167) | 48% (80/167) |
| Últimos 10 balls | 5 | 5 |
| Jogo pontos saved | 0 | 0 |
| Service games won | 77% (10/13) | 62% (8/13) |
| Return games won | 38% (5/13) | 23% (3/13) |
| Total de games won | 58% (15/26) | 42% (11/26) |
Fonte:tennisstats.com
Percentuais de resultado para totais e props: valores para cada jogador e uma coluna de total do jogo.
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Total do jogo | |
|---|---|---|---|
| Média de games por set | 9.04 | 9.91 | 9.48 |
| Mais de 6.5 | 93 % | 94 % | 94 % |
| Mais de 7.5 | 76 % | 88 % | 82 % |
| Mais de 8.5 | 60 % | 74 % | 67 % |
| Mais de 9.5 | 38 % | 53 % | 46 % |
| Mais de 10.5 | 11 % | 29 % | 20 % |
| Mais de 11.5 | 11 % | 29 % | 20 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Total do jogo | |
|---|---|---|---|
| Aces por jogo | 4.24 | 3.06 | 7.30 |
| Mais aces em um jogo | 58 % | 44 % | N/A |
| 1+ | 93 % | 85 % | 94 % |
| 2+ | 84 % | 62 % | 94 % |
| 3+ | 69 % | 53 % | 86 % |
| 4+ | 53 % | 38 % | 78 % |
| 5+ | 44 % | 21 % | 63 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Total do jogo | |
|---|---|---|---|
| Quebras por jogo | 3.51 | 4.91 | 8.42 |
| Mais de 0.5 | 98 % | 97 % | 100 % |
| Mais de 1.5 | 98 % | 94 % | 100 % |
| Mais de 2.5 | 96 % | 91 % | 100 % |
| Mais de 3.5 | 91 % | 82 % | 96 % |
| Mais de 4.5 | 11 % | 44 % | 93 % |
| Mais de 5.5 | 7 % | 41 % | 82 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Total do jogo | |
|---|---|---|---|
| Tie-breaks por jogo | 0.18 | 0.35 | 0.27 |
| Mais de 0.5 | 18 % | 29 % | 24 % |
| Mais de 1.5 | 0 % | 6 % | 3 % |
| Menos de 0.5 | 82 % | 71 % | 24 % |
| Menos de 1.5 | 100 % | 94 % | 3 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Total do jogo | |
|---|---|---|---|
| Duplas faltas por jogo | 1.64 | 2.5 | 4.14 |
| Mais de 0.5 (1+) | 69 % | 88 % | 96 % |
| Mais de 1.5 (2+) | 58 % | 62 % | 86 % |
| Mais de 2.5 (3+) | 24 % | 44 % | 80 % |
| Mais de 3.5 (4+) | 9 % | 32 % | 73 % |
| Mais de 4.5 (5+) | 2 % | 15 % | 60 % |
| Mais de 5.5 (6+) | 2 % | 9 % | 46 % |
| Jessica Pegula | Magdalena Frech | Total do jogo | |
|---|---|---|---|
| Net Pontos Won Per Jogo | 8.58 | 7.8 | 16.38 |
| Mais de 4.5 (5+) | 100 % | 60 % | 80 % |
| Mais de 5.5 (6+) | 75 % | 60 % | 68 % |
| Mais de 6.5 (7+) | 67 % | 60 % | 64 % |
| Mais de 7.5 (8+) | 50 % | 60 % | 55 % |
| Mais de 8.5 (9+) | 42 % | 60 % | 51 % |
| Mais de 9.5 (10+) | 42 % | 20 % | 31 % |
Fonte:tennisstats.com
Pegula J mede forças com Frech M no dia 6 de agosto de 2026 — Toronto, Canada.
O modelo Glicko-2 da PrognozAI dá 84% de vitória ao mandante. Abaixo: forma das equipes, histórico de confrontos, cotações das casas de apostas e a análise completa de IA da PrognozAI.
Nosso palpite do modelo (Glicko-2)
Modelo PropickAI · comparação com a linha de mercado (sem margem)
1 Pegula J — 84%
Modelo puro vs mercado (1 · Pegula J): model 60% · mercado 87% Δ −27 pp o modelo estima abaixo do mercado
Estimativa do modelo: vitória Pegula J 83.8%, vitória Frech M 16.2%. Favorito do modelo — Pegula J.
Estimativa informativa, não é recomendação de aposta.
Palpite do modelo matemático
Based on the collected predados do jogo, the favorito looks like Pegula J.
Para referência
Fonte das cotações: consensus of 3 casas (Baltbet, Betcity, Leon). 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.
Consenso do modelo
Os modelos dão um sinal unânime. Marcamos jogos assim como mais fortes.
Consenso do mercado
Probabilidade de consenso com a margem da casa removida; o número à direita é a melhor cotação disponível. Apenas para referência, não é uma aposta.
Head-to-head and form stats
Confronto direto e forma recente segundo as estatísticas esportivas — para referência.
AI visão geral
Análise de IA:2/7 prontas · Ainda preparando:DeepSeek, ChatGPT, Qwen, Kimi, GLM 5.2
AI consensus:1
| AI | 1 | 2 | Placar | Total de games | Bet |
|---|---|---|---|---|---|
| Google AI | 68% | 32% | 2:1 | Mais de 21.5 | 1 |
| Claude | 100% | 0% | 2:1 (3:6 6:3 6:2) | Mais de 21.5 (fakt 26 games — zashel) | jogo zavershen, stavka neaktualna; predmatchevo vernoy byla 1 + Mais de 21.5 |
Jogue gratis: voce comeca com US$ 10.000 virtuais. Aposte neste jogo com as nossas cotações, acompanhe o seu lucro e suba no ranking global. Sem dinheiro real, sem cadastro.
V baze uchteny nedavnie matchi oboikh uchastnikov i 1 ochnykh vstrech.
We mark in green only strong signals where the model passed our publication filter. The other rows are for audit and training.
Modelo matemático de tênis. Tênis sem empates: o sinal base vem do rating do jogador, do piso, da forma, do saque/devolução e do desgaste no torneio. Para a lógica ao vivo, o estado do set e quem está sacando importam mais que o placar geral de pontos.
O Glicko-2 é um rating de força da equipe: pondera a linha, o histórico e a consistência, mas não é uma garantia.
Model = Glicko + Elo strength prior (heuristic, historical calibration em andamento). Glicko83.8% · +Elo prior (weight0.54).
Melhor valor: nenhum valor encontrado
Tênis sem empates: o sinal base vem do rating do jogador, do piso, da forma, do saque/devolução e do desgaste no torneio. Para a lógica ao vivo, o estado do set e quem está sacando importam mais que o placar geral de pontos.
As notas de aposta são construídas a partir da linha, do mercado e do nosso modelo matemático: siga um sinal apenas quando o modelo e o mercado concordam.
| Resultado | Baltbet | Betcity | Leon |
|---|---|---|---|
| 1.69 59.2% | 1.76 56.8% | — | |
| 2.07 48.3% | 2.08 48.1% | 2.08 48.1% | |
| 2.15 46.5% | 2.06 48.5% | — | |
| 1.74 57.5% | 1.75 57.1% | 1.73 57.8% |
| Resultado | Baltbet | Betcity | Leon |
|---|---|---|---|
| Mais de 18.5 | 1.78 56.2% | 1.81 55.3% | 1.88 53.2% |
| Mais de 19.5 | — | 2.06 48.5% | — |
| Menos de 18.5 | 2.00 50.0% | 2.00 50.0% | 1.89 52.9% |
| Menos de 19.5 | — | 1.76 56.8% | — |
| Resultado | Baltbet | Betcity | Leon |
|---|---|---|---|
| 1.09 91.7% | 1.11 90.1% | 1.09 91.7% | |
| 7.40 13.5% | 6.50 15.4% | 7.00 14.3% |
| Bookmaker | 1 | 2 |
|---|---|---|
| Pari | 1.11 | 6.7 |
| Winline | 1.12 | 6.3 |
| Fonbet | 1.11 | 6.7 |
| Betcity | 1.11 | 6.7 |
Pegula J
Eala A. (Fil)
Shnayder D. (World)
Fresh M. 🇵🇱
Jovic I. 🇺🇸
Buzas Maneyro Dzh. 🇪🇸
Frech M
Zhanzhan L. 🇫🇷
Histórico completo de confrontos diretosPegula J - Frech M
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