Den här platsen är reserverad för framtida annonsering och partnerskap inom trav, sport och datadriven analys.
Datadriven loppanalys med ranking, spelvärde och tydliga förklaringar för detta lopp.
Modellen saknar historiskt underlag för samtliga deltagare (inga relevanta tidigare lopp registrerade) vilket sänker tryggheten i bedömningen.
Modellen ser ett jämnt fält där Miranda Boko, Mathilde Boom Bay och Mon Cheri ligger i topp efter sammanvägt modellvärde. Alla deltagare saknar historiskt underlag i analysen, vilket gör prognosen osäker trots tydliga interna poängskillnader.
Miranda Boko toppar med lägst sammanvägt modellvärde och högst modellbedömd segerchans; Mathilde Boom Bay och Mon Cheri ligger tätt efter. Lucky Luke hamnar som fyra men har lika modellpoäng som Marianne Banker, vilket indikerar att spårläge och kuskvalörer påverkar rankningen.
Topptrion har lägre sammanvägt modellvärde vilket indikerar bättre interna parametrar (kusk- och tränarrankning samt basvärde). Miranda Boko får fördel av starkt basvärde och bra startposition; Mathilde Boom Bay och Mon Cheri ligger nära i poäng men skiljer sig i drivarrank och postposition.
Rang inom startfältet för modellens viktigaste faktorer. 1 = bäst.
| Faktor | 1. Miranda Boko (2) |
|---|---|
| Fartsrank | 1 |
| Formrank | 1 |
| Distansrank | 1 |
| Kuskrank | 1 |
| Tränarrank | 4 |
| Stabilitetsrank | 1 |
| Underlag | 0 lopp |
| Startspår | 2 |
Modellen visar markant värdesignal för Miranda Boko, Mon Cheri, Lucky Luke och Mississippi baserat på skillnad mellan modellens segerchans och marknadens prissättning. Notera att några stora favoriter (exempelvis Malthe S H och Kahlua) har marknadssannolikheter som överstiger modellens bedömning, vilket ger negativ värdesignal för dem.
Modellen bedömer tryggheten som låg eftersom noll tidigare lopp finns i underlaget för samtliga hästar. Poängskillnader ger en intern ranking, men faktisk prognososäkerhet är begränsad.
Modellen prioriterar Miranda Boko, följd av Mathilde Boom Bay och Mon Cheri på grund av lägre sammanvägt modellvärde och fördelaktiga kusk-/postpositioner. Eftersom inga tidigare lopp ingår i underlaget ska tolkningen vara försiktig — rankningen visar modellens bild men har begränsat bevisstöd i historiska resultat.
| Rank | Nr | Häst | Marknad % | Modell % | Edge % | Kusk | Tränare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | Miranda Boko | 1.0% | 10.3% | +9.3% | Jeppe Juel | Morten Juul |
| 2 | 8 | Mathilde Boom Bay | 6.6% | 10.2% | +3.5% | Rene Kjær | Torben Hovgaard |
| 3 | 1 | Mon Cheri | 1.5% | 10.1% | +8.6% | Mads Henriksen | Nicklas Korfitsen |
| 4 | 12 | Lucky Luke | 1.0% | 8.7% | +7.7% | Kent Friborg | Troels Boeck |
| 5 | 6 | Marianne Banker | 6.4% | 8.7% | +2.3% | Flemming Jensen | Flemming Jensen |
| 6 | 11 | Mississippi | 1.1% | 8.2% | +7.2% | Kasper Foget | Mogens Bek |
| 7 | 4 | Manta Ray Cash | 1.5% | 7.9% | +6.5% | Birger Jørgensen | Sabina Gammelgård |
| 8 | 3 | Malthe S H | 47.2% | 7.8% | -39.4% | Casper M. Nielsen | Henrik Lønborg |
| 9 | 5 | Muscle Laser | 6.2% | 7.7% | +1.5% | Jeppe Rask | Jeppe Rask |
| 10 | 7 | Lady Hall | 6.9% | 7.2% | +0.3% | Kenneth Andersen | Tom Holst Larsen |
| 11 | 9 | Laguardia | 1.1% | 6.8% | +5.7% | Mike Kristensen | Jan Skovsgaard |
| 12 | 10 | Kahlua | 45.7% | 6.4% | -39.3% | Kaj Westergaard | Kaj Westergaard |
Three-Wide bygger en publik runt trav, spelvägar och datadrivna loppsidor. Den här ytan är reserverad för kommande annonsörer.
