Нью-Йорк — Орландо
☆ Матч в избранноеПрогноз модели на 26 октября
Предварительный прогноз: до матча больше недели. Ближе к игре модель учтёт свежую форму, травмы и составы, и цифры могут сдвинуться.
Коротко
Нью-Йорк — явный фаворит: 61% против 39% у соперника.
Модель ждёт счёт около 113:110 — 223 очка на двоих.
Тотал больше 222,5 (с овертаймом) — 50%.
Почему так
- Темп: Нью-Йорк — 98,4, Орландо — 103,3 владения за 48 минут.
Вероятности
| Ожидаемые очки (с овертаймом): Нью-Йорк — Орландо | 113,2–109,5 | |
| Тотал больше 222,5 (с ОТ) | 50% | |
| Тотал меньше 222,5 (с ОТ) | 50% |
Ещё 223 линии в Premium
Все тоталы и форы, индивидуальные тоталы, 1X2 основного времени, кто может не сыграть, полный разбор факторов и как менялась оценка до матча.
- Все форы
- Все тоталы
- Очки Нью-Йорк
- Очки Орландо
- 1X2 основного времени
- Кто может не сыграть
Форма
- 14.06в гостях · Сан-Антонио94:90
- 11.06Сан-Антонио107:106
- 09.06Сан-Антонио111:115
- 06.06в гостях · Сан-Антонио105:104
- 04.06в гостях · Сан-Антонио105:95
- 03.05в гостях · Детройт94:116
- 02.05Детройт79:93
- 30.04в гостях · Детройт109:116
- 28.04Детройт94:88
- 25.04Детройт113:105
Очные встречи
- 07.12.2025Нью-Йорк — Орландо106:100
- 23.11.2025Орландо — Нью-Йорк133:121
- 13.11.2025Нью-Йорк — Орландо107:124
- 07.01.2025Нью-Йорк — Орландо94:103
- 28.12.2024Орландо — Нью-Йорк85:108
НБА в этот день
- ЮтаЛейкерспредварительный45552Самый вероятный исход по модели: 2Счёт по модели: —241,9
- БруклинИндианапредварительный35652Самый вероятный исход по модели: 2Счёт по модели: —232,1
- МиннесотаТоронтопредварительный41592Самый вероятный исход по модели: 2Счёт по модели: —230,2
- Оклахома-СитиКлипперспредварительный68321Самый вероятный исход по модели: 1Счёт по модели: —226,4
- ФиладельфияДетройтпредварительный39612Самый вероятный исход по модели: 2Счёт по модели: —230,3
- СакраментоМемфиспредварительный46542Самый вероятный исход по модели: 2Счёт по модели: —235,3
Это статистическая оценка модели, а не рекомендация. Исход с вероятностью 61% не случится примерно в 39 матчах из 100. Как читать вероятности →