Rachel Gailis Vs Jessica Alsola Estadísticas Importantes De Predicción:

Cara A Cara: Gailis 1 - 0 Alsola

• Rendimiento del segundo servicio en forma reciente: en forma reciente (últimos 6 meses), Gailis ha ganado el 35.87% de los puntos con su segundo servicio, mientras que Alsola ha ganado el 48.91%. 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 Gailis, en forma reciente, ha ganado el 61.54% de los puntos del segundo servicio de su oponente, mientras que Alsola ha ganado el 57.58%. Las mismas estadísticas para las devoluciones del primer servicio son 47.1% y 38.07% respectivamente y esto tiene una alta correlación para elegir quién es el favorito en este enfrentamiento cara a cara.
• Análisis bajo presión: Gailis ha salvado el 56.52% de los puntos de quiebre en su forma reciente, mientras que Alsola ha salvado el 42.31%, lo que es una estadística útil para las predicciones de apuestas durante el partido.
• Resumen del rendimiento: durante el último año, Gailis ganó el 72.73% de los partidos jugados (G/P 8/ 3), y Alsola ganó el 62.5% (G/P 5/ 3), lo que nos brinda una descripción general general de las predicciones cara a cara.
• Mejor superficie: Gailis tiene su mejor porcentaje de victorias en su carrera en Hard, ganando el 61% (G/P 27/ 17), y su peor porcentaje de victorias en Clay, ganando el 55% (G/P 23/ 19). Alsola tiene su mejor porcentaje de victorias en su carrera en Clay, ganando el 80% (G/P 8/ 2), y su peor porcentaje de victorias en pista dura Hard, ganando el 64% (G/P 18/ 10).
• Nivel de jugador: En el último año, Gailis ha jugado la mayoría de sus partidos en el Challengers/ITF tournaments > $10K, ganando el 71.43% de los partidos (G/P 5/ 2), mientras que Alcaraz ha jugado la mayoría de sus partidos en la Futures/Satellites/ITF tournaments $10K, ganando el 50% de los partidos (G/P 2/ 2). Al comparar estadísticas entre jugadores para predecir al favorito, por supuesto, todo es relativo al nivel del evento en el que han estado jugando.
• Partidos directos H2H: Han jugado 1 veces antes con Gailis ganando 1 veces y Alsola siendo victorioso 0 veces. Han jugado 2 sets en total, con Gailis ganando 2 y Alsola ganando 0. El último partido entre Gailis y Alsola fue en el W15 Los Angeles, el 27-06-2024, Cuartos de Second, Hard, con Rachel Gailis obteniendo la victoria 6-3 6-1
• Duración del partido cara a cara: En los partidos pasados cara a cara, el tiempo promedio de partido entre estos jugadores ha sido de 1:25:0.
• Predicción del set decisivo H2H: Gailis y Alsola han jugado un set decisivo 0 veces, con Gailis ganando 0 veces y Alsola 0 veces. Muy útil para predecir el resultado si este partido llega a la distancia.
• Situaciones de extrema presión cara a cara: Han jugado 0 tiebreaks entre ellos, con Gailis ganando 0, y Alsola 0.
• Estadísticas de calidad del oponente: En los últimos 12 meses, Gailis ha jugado contra oponentes con un ranking promedio de 98, mientras que Alsola ha jugado contra jugadores con un ranking promedio de 139.38.
• 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, Gailis ha ganado el 0% de los sets decisivos en los últimos 12 meses, mientras que Alsola ha ganado el 50% en todos los partidos jugados en el tour.
• Conversión de puntos de quiebre: En la forma reciente, Gailis ha convertido el 60% de las oportunidades de quiebre, y Alsola ha convertido el 45.71% 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).