· AFC Champions League Two
Melbourne Victory
ATT
5/10
DEF
6/10
vs
Persib
5/10
ATT
4/10
DEF
Programmé· Wed 4 Nov · 07:45
Meilleur choix
LES DEUX MARQUENT
54%
Score exact
Excellente
1-1
11.4%
8.75
Excellente
1-0
10.4%
9.59
2-1
9.7%
10.36
2-0
8.8%
11.37
0-1
6.8%
14.76
1-2
6.3%
15.94
0-0
6.2%
16.19
3-1
5.4%
18.41
151%
1.95TOP
X24%
4.14
225%
4.05
1X75%
X249%
1276%
Probable XI4-4-2
Graskoski
Hamill
Lino
Shillington
Davidson
Genreau
Mihailidis
Valadon
Mata
Nduka
Clarismario
Impact Player Hot Head
Compositions non encore annoncées — analyse complète de l'effectif ci-dessous
Melbourne Victory20 joueurs
54.4/ 99Moyen
Meilleurs
1Jordi ValadonMID65
2Tom LockyerDEF64
3Brendan HamillDEF62
Persib30 joueurs
52.6/ 99Moyen
Meilleurs
1RamonFWD89
2Luciano GuaycocheaMID77
3Gabriel MutomboDEF76
Melbourne Victory26
PlayerNote GlobaleImpactAgressivitéDiscipline
Jordi Valadon65605567
Tom Lockyer64595467
Brendan Hamill62704656
Guillermo May61635056
Jason Davidson58604956
Clarismario58634550
Mikey Ghossaini58595156
Denis Genreau57604656
Keegan Jelacic57475467
Philipp Ziereis 55574656
Louis D'Arrigo54524956
Matthew Grimaldi53544850
Jack Duncan52533950
Persib48
PlayerNote GlobaleImpactAgressivitéDiscipline
Ramon89996061
Luciano Guaycochea77636391
Gabriel Mutombo76824969
Nazriel Alfaro Syahdan76994550
Dedi Kusnandar65537861
Júlio César 60673961
Patricio Matricardi59773547
Gufeng Zhu56437056
Saddil Ramdani56555856
Balša Sekulić54514367
Beckham Putra Nugraha53564550
Fitrah Maulana Muhammad Ridwan52534550
Gakuto Notsuda52495056
Classements des joueurs
Snipers
Plus grandes menaces de but
1
RamonPersib
99
2
Harrison SawyerMelbourne Victory
65
3
ClarismarioMelbourne Victory
63
4
Guillermo MayMelbourne Victory
63
5
Mikey GhossainiMelbourne Victory
59
Mur
Meilleurs défenseurs
1
Gabriel MutomboPersib
82
2
Patricio MatricardiPersib
77
3
Brendan HamillMelbourne Victory
70
4
Júlio César Persib
67
5
Jason DavidsonMelbourne Victory
60
Contrôle
Meilleurs créateurs
1
Nazriel Alfaro SyahdanPersib
99
2
T. HayePersib
78
3
Luciano GuaycocheaPersib
63
4
Denis GenreauMelbourne Victory
60
5
Jordi ValadonMelbourne Victory
60
Durs au mal
Plus susceptibles de cartons
1
Harrison SawyerMelbourne Victory
1
2
Adam Alis SetyanoPersib
1
3
T. HayePersib
3
4
Joshua InserraMelbourne Victory
25
5
Kakang RudiantoPersib
30
Classement de force
Plus forts globalement
1
RamonPersib
89
2
Luciano GuaycocheaPersib
77
3
Gabriel MutomboPersib
76
4
Nazriel Alfaro SyahdanPersib
76
5
Jordi ValadonMelbourne Victory
65

Questions fréquentes

Notre modèle de Poisson calcule la probabilité de chaque score possible pour Melbourne Victory vs Persib en fonction des buts attendus (xG) de chaque équipe. Les 3 scores les plus probables sont affichés ci-dessus avec leurs pourcentages de probabilité. Même le score le plus probable dépasse rarement 12-15% de chance, car le football est un sport à faible score.

Le Bet Builder combine plusieurs sélections du match Melbourne Victory vs Persib en un seul pari. Notre IA identifie des résultats complémentaires — par exemple, une victoire à domicile associée à plus de 2,5 buts et les deux équipes marquent. Toutes les sélections doivent gagner pour que le pari combiné rapporte, ce qui signifie des cotes combinées plus élevées mais aussi un risque accru.

Les xG (buts attendus) mesurent la qualité des occasions de marquer. Si Melbourne Victory a un xG de 1,8, cela signifie qu'on s'attend à ce qu'ils marquent environ 1-2 buts selon la qualité des occasions. Le modèle utilise les xG pré-match pour construire un tableau de probabilité pour tous les scores possibles.

Oui, tous les pronostics sur ProSoccer sont entièrement gratuits. Vous pouvez consulter les scores prédits, les probabilités plus/moins et les suggestions de bet builder pour Melbourne Victory vs Persib sans payer ni vous inscrire.

Un value bet se produit lorsque la probabilité d'un résultat est supérieure à celle suggérée par les cotes du bookmaker. Si notre modèle donne à Melbourne Victory 55% de chances de gagner mais que les cotes n'impliquent que 40%, c'est un value bet.

Les pronostics IA utilisent la modélisation statistique (distribution de Poisson) basée sur des données historiques et des métriques pré-match. Ils sont plus fiables sur de grands échantillons que sur un match unique. Aucun pronostic n'est garanti — le football a une imprévisibilité inhérente.

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