La simulación 3D de marcador exacto para el encuentro entre Charlotte y UAB en MLS integra los vectores de goles esperados (Charlotte: 1.83 xG, UAB: 0.97 xG) dentro de una función de distribución de probabilidad de Poisson bivariada. A diferencia de los modelos estáticos convencionales, nuestro motor ejecuta 10.000 iteraciones Monte Carlo minuto a minuto, calibrando el ritmo de posesión (61% vs 39%) y la correlación de transiciones.

Dentro de la matriz de dispersión de resultados, el marcador "2-1" registra la mayor densidad de probabilidad con un 15.8%, seguido de cerca por "1-0" (11.1%) y "1-1" (10.8%). Charlotte (Elo: 1615) proyecta un 83% de precisión de pase y 6.7 córners esperados, mientras que UAB (Elo: 1595) aporta 4.4 saques de esquina y un 76% de efectividad asociativa.

Las pruebas de distribución acumulada sobre un total combinado de 2.80 xG sitúan la probabilidad de superar la línea de 1.5 goles en un 84%, la línea de 2.5 goles en un 70% y el umbral de 3.5 goles en un 38%, con una frecuencia del 59% para que ambos conjuntos anoten.