Humera Baharmus Vs Pimmada Lim Estadísticas Importantes De Predicción:

Cara A Cara: Baharmus 0 - 0 Lim

• Rendimiento del segundo servicio en forma reciente: en forma reciente (últimos 6 meses), Baharmus ha ganado el 0% de los puntos con su segundo servicio, mientras que Lim 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 Baharmus, en forma reciente, ha ganado el 0% de los puntos del segundo servicio de su oponente, mientras que Lim 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: Baharmus ha salvado el 0% de los puntos de quiebre en su forma reciente, mientras que Lim 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, Baharmus ganó el 0% de los partidos jugados (G/P 0/ 0), y Lim 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, Baharmus ha jugado contra oponentes con un ranking promedio de , mientras que Lim 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, Baharmus ha ganado el 0% de los sets decisivos en los últimos 12 meses, mientras que Lim ha ganado el 0% en todos los partidos jugados en el tour.
• Conversión de puntos de quiebre: En la forma reciente, Baharmus ha convertido el 0% de las oportunidades de quiebre, y Lim 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).