Frederic De Fays Vs Jarryd Maher Estadísticas Importantes De Predicción:

Cara A Cara: Fays 0 - 0 Maher

• Rendimiento del segundo servicio en forma reciente: en forma reciente (últimos 6 meses), Fays ha ganado el 0% de los puntos con su segundo servicio, mientras que Maher ha ganado el 0%. Existe una alta correlación entre esta estadística y la precisión de la predicción de partidos.
• Estadísticas del juego de devolución en forma reciente: Las estadísticas de devolución muestran que Fays, en forma reciente, ha ganado el 0% de los puntos del segundo servicio de su oponente, mientras que Maher ha ganado el 0%. Las mismas estadísticas para las devoluciones del primer servicio son 0% y 0% respectivamente y esto tiene una alta correlación para elegir quién es el favorito en este enfrentamiento cara a cara.
• Análisis bajo presión: Fays ha salvado el 0% de los puntos de quiebre en su forma reciente, mientras que Maher ha salvado el 0%, lo que es una estadística útil para las predicciones de apuestas durante el partido.
• Resumen del rendimiento: durante el último año, Fays ganó el 0% de los partidos jugados (G/P 0/ 0), y Maher ganó el 0% (G/P 0/ 0), lo que nos brinda una descripción general general de las predicciones cara a cara.
• Estadísticas de calidad del oponente: En los últimos 12 meses, Fays ha jugado contra oponentes con un ranking promedio de , mientras que Maher ha jugado contra jugadores con un ranking promedio de .
• Rendimiento en sets decisivos contra todos los jugadores: Si te interesa en las predicciones en vivo y las apuestas, si este partido llega a un set decisivo, Fays ha ganado el 0% de los sets decisivos en los últimos 12 meses, mientras que Maher ha ganado el 0% en todos los partidos jugados en el tour.
• Conversión de puntos de quiebre: En la forma reciente, Fays ha convertido el 0% de las oportunidades de quiebre, y Maher ha convertido el 0% de sus oportunidades para romper el servicio de sus oponentes. Una estadística reveladora para consejos de apuestas en vivo durante el juego cuando cualquiera de los jugadores tenga una oportunidad de quiebre.
• Si está interesado en modelos que predicen partidos de tenis, este artículo es un buen comienzo (Advertencia: Estadísticas sólo geeks).