Licata vs Canicatti — Serie D - Girone I
Serie D - Girone I · Italy
1
1.66
X
3.50
2
4.71
AI mänguvihjed
Iga turg näitab meie mudeli tõenäosust igale tulemusele — mida kõrgem riba, seda tõenäolisemaks me seda peame.
Parim vihje
Kaotus ✗
69%Tõen.
Alla 2.5 väravat
U2.5
Koefitsient @1.69
Kõrge usaldus
Lõpptulemus1X2 · võit %
Väravad kokkuÜle/Alla 2.5
Mõlemad skoorivadBTTS
Hooaja vorm
Kuidas kumbki meeskond hooaja jooksul esineb.
LIC
LicataMängu kohtaCanicattiCAN
LicataMängu kohtaCanicattiCAN
1.0Löödud väravad / mäng1.1
1.8Vastuväravad / mäng1.8
Hiljutine statistika
Kui sageli kumbki meeskond need tulemused saavutab.
LIC
LicataMäärCanicattiCAN
LicataMäärCanicattiCAN
20%Võidud10%
80%Üle 1.580%
70%Üle 2.560%
70%BTTS70%
Hiljutine vorm
Mõlema meeskonna viimased mängud.
LIC
Licata
WWDDL
Licata
WWDDL
ENN
Enna
LIC
Licata
0
3
–
–
Enna
LIC
Licata
0
3
–
–
LIC
Licata
RAG
Ragusa
1
0
2.72
2.45
Licata
RAG
Ragusa
1
0
2.72
2.45
CAS
CastrumFavara
LIC
Licata
1
1
–
–
CastrumFavara
LIC
Licata
1
1
–
–
LIC
Licata
NIS
Nissa
1
1
4.60
1.70
Licata
NIS
Nissa
1
1
4.60
1.70
REG
Reggina
LIC
Licata
5
0
–
–
Reggina
LIC
Licata
5
0
–
–
CAS
CastrumFavara
LIC
Licata
2
0
–
–
CastrumFavara
LIC
Licata
2
0
–
–
NIS
Nissa
LIC
Licata
3
2
–
–
Nissa
LIC
Licata
3
2
–
–
LIC
Licata
POM
Pompei
3
0
–
–
Licata
POM
Pompei
3
0
–
–
SAM
Sambiase
LIC
Licata
1
0
1.27
8.00
Sambiase
LIC
Licata
1
0
1.27
8.00
LIC
Licata
PAT
Paterno
2
3
–
–
Licata
PAT
Paterno
2
3
–
–
CAN
Canicatti
WLLWL
Canicatti
WLLWL
CAN
Canicatti
AKR
Akragas
2
1
2.92
2.25
Canicatti
AKR
Akragas
2
1
2.92
2.25
VIB
Vibonese
CAN
Canicatti
2
0
1.40
5.50
Vibonese
CAN
Canicatti
2
0
1.40
5.50
TRA
Trapani
CAN
Canicatti
7
0
1.19
11.50
Trapani
CAN
Canicatti
7
0
1.19
11.50
CAN
Canicatti
RAG
Ragusa
3
1
2.46
2.68
Canicatti
RAG
Ragusa
3
1
2.46
2.68
CIT
Citta S
CAN
Canicatti
2
1
1.72
4.15
Citta S
CAN
Canicatti
2
1
1.72
4.15
CAN
Canicatti
POR
Portici
1
1
2.22
3.00
Canicatti
POR
Portici
1
1
2.22
3.00
SIR
Siracusa
CAN
Canicatti
3
2
1.25
9.25
Siracusa
CAN
Canicatti
3
2
1.25
9.25
Omavahel
Ajaloos pole hiljutisi kohtumisi
Selle mängu puhul tugineb meie mudel praegusele vormile ja sügavamale statistikale.

