| Паскуаль-Ферра Р | Гонсалес-Фернандес М | |
|---|---|---|
| Эйсы за матч | 1.10 | 0.71 |
| Двойные ошибки за матч | 4.2 | 1.71 |
| Брейки за матч | 9 | 8.5 |
Источник: tennisstats.com (средние за матч)
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | |
|---|---|---|
| % побед (2026) | 46.4% 13 / 28 Matches | 73.7% 14 / 19 Matches |
| % побед (12 мес.) | 52.0% 26 / 50 Matches | 67.9% 19 / 28 Matches |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | |
|---|---|---|
| % побед (2026) | 25.0% 1 / 4 Matches | N/A 0 / 0 Matches |
| % побед (12 мес.) | 33.3% 3 / 9 Matches | N/A 0 / 0 Matches |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | |
|---|---|---|
| % побед (2026) | N/A 0 / 0 Matches | N/A 0 / 0 Matches |
| % побед (12 мес.) | N/A 0 / 0 Matches | N/A 0 / 0 Matches |
Источник: tennisstats.com
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | |
|---|---|---|
| Победы H2H | 0 (0%) | 0 (0%) |
| Сеты | 0 (0%) | 0 (0%) |
| Побед в этом году | 43.8% 14 / 32 Matches | 73.7% 14 / 19 Matches |
| Побед за 12 мес. | 50.0% 32 / 64 Matches | 67.9% 19 / 28 Matches |
| Текущий ранг | 589 | 682 |
Источник: tennisstats.com
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | |
|---|---|---|
| Призовые (карьера) | $37,060 USD | $4,230 USD |
| Рейтинг | 589 | 682 |
| Возраст | 24 | 20 |
| Рост | 1.85m | 1.70m |
| Вес | 76kg | 68kg |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | |
|---|---|---|
| Победы в матчах | 44 % | 74 % |
| Победы (в 3 сетах) | 44 % | 74 % |
| Победы всухую | 38 % | 63 % |
| Победы с отыгрышем | 10 % | 29 % |
| Выиграл ≥1 сет | 75 % | 84 % |
| Победа в 1-м сете | 59 % | 63 % |
| Победа во 2-м сете | 53 % | 84 % |
| Победа в 3-м сете | 17 % | 50 % |
Источник: tennisstats.com
Проценты исходов по тоталам и пропам: значения для каждого игрока и колонка «матч-тотал».
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Average Games in a Set | 9.81 | 8.74 | 9.28 |
| Больше 6.5 | 100 % | 95 % | 98 % |
| Больше 7.5 | 84 % | 63 % | 74 % |
| Больше 8.5 | 69 % | 58 % | 64 % |
| Больше 9.5 | 53 % | 32 % | 43 % |
| Больше 10.5 | 28 % | 11 % | 20 % |
| Больше 11.5 | 28 % | 11 % | 20 % |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Эйсы за матч | 1.10 | 0.71 | 1.81 |
| Макс. эйсов в матче | 20 % | 43 % | N/A |
| 1+ | 60 % | 57 % | 95 % |
| 2+ | 40 % | 14 % | 81 % |
| 3+ | 10 % | 0 % | 47 % |
| 4+ | 0 % | 0 % | 42 % |
| 5+ | 0 % | 0 % | 35 % |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Breaks Per Match | 9 | 8.5 | 17.5 |
| Больше 0.5 | 100 % | 100 % | 100 % |
| Больше 1.5 | 100 % | 100 % | 100 % |
| Больше 2.5 | 100 % | 100 % | 100 % |
| Больше 3.5 | 100 % | 100 % | 100 % |
| Больше 4.5 | 100 % | 100 % | 100 % |
| Больше 5.5 | 100 % | 43 % | 100 % |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Tie Breaks Per Match | 0.34 | 0.11 | 0.22 |
| Больше 0.5 | 28 % | 11 % | 19 % |
| Больше 1.5 | 6 % | 0 % | 3 % |
| Меньше 0.5 | 72 % | 89 % | 19 % |
| Меньше 1.5 | 94 % | 100 % | 3 % |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Double Faults Per Match | 4.2 | 1.71 | 5.91 |
| Больше 0.5 (1+) | 100 % | 86 % | 100 % |
| Больше 1.5 (2+) | 100 % | 43 % | 100 % |
| Больше 2.5 (3+) | 80 % | 29 % | 83 % |
| Больше 3.5 (4+) | 50 % | 14 % | 76 % |
| Больше 4.5 (5+) | 30 % | 0 % | 69 % |
| Больше 5.5 (6+) | 30 % | 0 % | 64 % |
| Mario Gonzalez Fernandez | Roger Pascual Ferra | Матч-тотал | |
|---|---|---|---|
| Net Points Won Per Match | 9.86 | 11.5 | 21.36 |
| Больше 4.5 (5+) | 29 % | 100 % | 65 % |
| Больше 5.5 (6+) | 29 % | 0 % | 15 % |
| Больше 6.5 (7+) | 29 % | 0 % | 15 % |
| Больше 7.5 (8+) | 29 % | 0 % | 15 % |
| Больше 8.5 (9+) | 14 % | 0 % | 7 % |
| Больше 9.5 (10+) | 14 % | 0 % | 7 % |
Источник: tennisstats.com
Паскуаль-Ферра Р принимает Гонсалес-Фернандес М 16 августа 2026 — ATP Челленджер. Кингстон. Квалификация, Интернациональный.
Рейтинговая модель Glicko-2 PrognozAI даёт хозяевам 71% на победу. Ниже вас ждут детальная статистика, история встреч, коэффициенты и ИИ-прогноз PrognozAI.
Наш прогноз модели (Glicko-2)
Модель PrognozAI · сравнение с линией рынка (без маржи)
П1 Паскуаль-Ферра Р — 71%
Чистая модель vs рынок (П1 · Паскуаль-Ферра Р): модель 57% · рынок 91% Δ −34 п.п. модель оценивает ниже рынка
Модель оценивает: победа Паскуаль-Ферра Р 71.1%, победа Гонсалес-Фернандес М 28.9%. Фаворит по модели — Паскуаль-Ферра Р.
Информационно-аналитическая оценка, не рекомендация ставки.
Прогноз матмодели
По собранным предматчевым данным фаворитом выглядит Паскуаль-Ферра Р.
Справочно
Источник коэффициентов: Fonbet. Это «справедливая» вероятность после удаления маржи букмекера из коэффициентов — справочная информация, не прогноз и не рекомендация ставки.
Справочно
↓ коэффициент понизился (деньги на этот исход), ↑ вырос (линия ослабла). Справочно, не рекомендация ставки.
Консенсус рынка
Вероятность по консенсусу букмекеров с вычетом маржи; число справа — лучший доступный коэффициент. Справочно, не ставка.
Sportradar · Winline StatsHub
Самостоятельная оценка ИИ-агента на основе наших данных (модель, линия рынка, форма, H2H)
Аналитическая оценка ИИ-агента, не рекомендация ставки.
В базе учтены недавние матчи обоих участников.
Зелёным помечаем только сильные сигналы, где модель прошла наш фильтр публикации. Остальные строки нужны для аудита и обучения.
Теннисная матмодель. Теннис без ничьих: базовый сигнал идет от рейтинга игрока, покрытия, формы, подачи/приема и усталости по турниру. Для live-логики важнее состояние сета и кто подает, чем общий счет по очкам.
Glicko-2 - рейтинговая модель силы: сравнивает линию, историю и стабильность, но не дает гарантий.
Модель = Glicko + приор по Elo силы (эвристика, калибровка по истории — в работе). Glicko 71.1% · +Elo-приор (вес 0.50).
Best value: value не найден
Теннис без ничьих: базовый сигнал идет от рейтинга игрока, покрытия, формы, подачи/приема и усталости по турниру. Для live-логики важнее состояние сета и кто подает, чем общий счет по очкам.
Пометки по ставкам строятся из линии, рынка и нашей матмодели: сигнал нужно брать только при согласии модели и рынка.
| Исход | Baltbet | Betcity | Fonbet | Leon |
|---|---|---|---|---|
| П1 -3.5 | — | — | 1.65 60.6% | — |
| П1 -4.5 | 1.76 56.8% | 1.79 55.9% | 1.70 58.8% | 1.82 55.0% |
| П1 -5.5 | — | — | 1.02 98.0% | — |
| П1 -6.5 | — | — | 1.30 76.9% | — |
| П1 -7.5 | — | — | 2.85 35.1% | — |
| П1 -8.5 | — | — | 2.10 47.6% | — |
| П2 +4.5 | 1.95 51.3% | 1.90 52.6% | — | 1.92 52.1% |
| П2 -3.5 | — | — | 2.10 47.6% | — |
| П2 -4.5 | — | — | 2.02 49.5% | — |
| П2 -5.5 | — | — | 8.00 12.5% | — |
| П2 -6.5 | — | — | 3.10 32.3% | — |
| П2 -7.5 | — | — | 1.37 73.0% | — |
| П2 -8.5 | — | — | 1.65 60.6% | — |
| Исход | Fonbet |
|---|---|
| П1 +1.5 | 1.01 99.0% |
| П1 -1.5 | 1.12 89.3% |
| П2 +1.5 | 4.90 20.4% |
| П2 -1.5 | 11.00 9.1% |
| Исход | Baltbet | Betcity | Fonbet |
|---|---|---|---|
| ТБ 15.5 | — | — | 1.62 61.7% |
| ТБ 16.5 | — | — | 2.40 41.7% |
| ТБ 17.5 | — | — | 1.78 56.2% |
| ТБ 18.5 | — | — | 2.25 44.4% |
| ТБ 19.5 | — | — | 2.70 37.0% |
| ТБ 20.5 | 1.88 53.2% | 1.93 51.8% | 2.45 40.8% |
| ТБ 21.5 | — | — | 1.85 54.1% |
| ТБ 22.5 | — | — | 1.95 51.3% |
| ТБ 23.5 | — | — | 1.78 56.2% |
| ТБ 24.5 | — | — | 2.02 49.5% |
| ТМ 15.5 | — | — | 2.15 46.5% |
| ТМ 16.5 | — | — | 1.50 66.7% |
| ТМ 17.5 | — | — | 1.92 52.1% |
| ТМ 18.5 | — | — | 1.57 63.7% |
| ТМ 20.5 | 1.82 55.0% | 1.78 56.2% | — |
| Исход | Fonbet |
|---|---|
| ТБ 2.5 | 4.90 20.4% |
| ТМ 2.5 | 1.12 89.3% |
Паскуаль-Ферра Р
Пачеко-Мендес Р
Мартин Андрес
Имамура М
Козлов С
Гонсалес-Фернандес М
Матч Паскуаль-Ферра Р - Гонсалес-Фернандес М можно открыть полностью после бесплатной регистрации: AI-разбор, вероятности, риски и история проверки.
PrognozAi рассчитывает прогноз на матч Паскуаль-Ферра Р — Гонсалес-Фернандес М по консенсусу AI-моделей, рейтингу Glicko-2 и статистике. Вероятности исходов, ожидаемый счёт и коэффициенты — в разборе на этой странице.
16.08.2026 21:45 МСК.
Коэффициенты букмекеров, вероятности исходов и AI-разбор матча Паскуаль-Ферра Р — Гонсалес-Фернандес М доступны на этой странице PrognozAi.