Probabilidades, spread e linha de Virgínia x SMU: escolhas de futebol universitário para 2024, previsões da semana 13 de um modelo comprovado

O 13º SMU Mustangs (9-1) tentará garantir sua vaga no jogo do título ACC quando for para a estrada para enfrentar o Virginia Cavaliers (5-5) na tarde de sábado. SMU estendeu sua seqüência de vitórias para sete jogos com uma vitória por 38-28 sobre o Boston College na semana passada, dando um passo mais perto de uma participação no campeonato da conferência em sua primeira temporada no ACC. Os Mustangs são o único programa na conferência de 17 times sem derrota na liga, e o campeão do ACC ganha uma oferta automática para o Playoff de Futebol Universitário de 12 times. Virginia perdeu quatro de seus últimos cinco jogos, incluindo um revés de 35-14 na então 8ª posição, Notre Dame, na semana passada.

O pontapé inicial está agendado para o meio-dia ET de sábado no David A. Harrison III Field do Scott Stadium. SMU é favorecido por 9,5 pontos no último Virginia vs. SMU, enquanto o over/under é de 57,5 ​​pontos, segundo consenso da SportsLine. Antes de entrar em qualquer SMU vs. Virgínia, você vai Veja as previsões de futebol universitário da modelo na SportsLine.

O modelo simula cada jogo da FBS 10.000 vezes. Desde a sua criação, gerou lucros de apostas de mais de US$ 2.000 para jogadores de US$ 100 em seu site de melhor classificação. times de futebol universitárioe tem um sólido 21-15 em todas as escolhas mais bem avaliadas nas últimas oito semanas desta temporada. Qualquer pessoa que acompanha apostas esportivas e aplicativos de apostas obteve grandes lucros.

A modelo está de olho SMU x Virgínia. Você pode ir ao SportsLine para Veja suas seleções. Aqui estão vários linhas de apostas de futebol universitário para o jogo UVA vs SMU:

• Spread entre Virgínia e SMU: SMU -9,5
• Virgínia vs. SMU mais/menos: 57,5 ​​pontos
• Virgínia vs. SMU Moneyline: SMU -323, Virgínia +256
• Virgínia x seleções nacionais SMU: Veja as seleções aqui
• Fluxo Virgínia vs. SMU: tv fubo (Experimente gratuitamente)

Por que Virginia pode cobrir

Virginia deve estar preparada para este jogo depois de enfrentar três times do top 20 no mês passado. Os Cavaliers cobriram o spread como azarões de 20,5 pontos em sua derrota para o então número 10, Clemson, antes de derrotar o então número 18, Pittsburgh, como azarões de 7 pontos no início deste mês. Eles perderam por pouco a cobertura como azarões de 20,5 pontos contra o então número 8 Notre Dame na semana passada, perdendo por 21 pontos.

O quarterback reserva Tony Muskett deu uma faísca no segundo tempo contra o Fighting Irish, marcando os dois touchdowns do time no solo. Os Cavaliers precisam de mais uma vitória para garantir a elegibilidade para o bowl pela primeira vez desde a temporada de 2019. Eles cobriram a diferença em cinco dos últimos sete jogos, enquanto o SMU venceu três jogos da conferência por 10 pontos ou menos. Veja qual time escolher aqui.

Por que a SMU pode cobrir

SMU está tendo uma temporada incrível como estreante no ACC, entrando na Semana 13 como o único programa na conferência de 17 times sem derrota na liga. Os Mustangs estão em uma seqüência de sete vitórias consecutivas e venceram todos os quatro jogos de estrada. Eles estavam atrás do Boston College no início do terceiro quarto, antes de eliminar o déficit com uma vitória por 38-28.

O quarterback Kevin Jennings teve 298 jardas de passe e três touchdowns na semana passada, enquanto o running back Brashard Smith correu para 120 jardas e um placar. Smith ultrapassou a marca de 1.000 jardas nesta temporada, proporcionando equilíbrio ao ataque explosivo da SMU. Os Mustangs cobriram a diferença em cinco dos últimos sete jogos, e Virginia está com 2 a 9 nos últimos jogos de 11 de novembro. Veja qual time escolher aqui.

Como fazer seleções entre Virgínia e SMU

O modelo simulou SMU vs. Virgínia 10.000 vezes e os resultados chegaram. O modelo está se inclinando para cima e também gerou uma escolha de spread de pontos que acerta em mais de 70% das simulações. Você só pode ver a escolha no SportsLine.

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