Bundesliga
Nachträgliche Analyse — das Modell wurde nur mit Spielen trainiert, die vor diesem stattfanden.
Modellens sannsynligheter for hjemmeseier, uavgjort og borteseier — med begrunnelse og anbefalte markeder.
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Bayern Munich
Leverkusen
Forventede mål, over/under og begge lag scorer — priset av modellen før avspark.
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Modellens topp sluttresultater med beste odds hos bookmakerne.
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Halbzeitstand: 3–0
| # | Team | K | V | U | T | +/− | P |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Union Berlin
|
7 | 5 | 2 | 0 | +11 | 17 |
| 2 |
Dortmund
|
7 | 5 | 0 | 2 | +2 | 15 |
| 3 |
Freiburg
|
7 | 4 | 2 | 1 | +5 | 14 |
| 4 |
Hoffenheim
|
7 | 4 | 1 | 2 | +5 | 13 |
| 5 |
Bayern Munich
|
7 | 3 | 3 | 1 | +13 | 12 |
| 6 |
M'gladbach
|
7 | 3 | 3 | 1 | +5 | 12 |
| 7 |
Ein Frankfurt
|
7 | 3 | 2 | 2 | +1 | 11 |
| 8 |
Mainz
|
7 | 3 | 2 | 2 | -3 | 11 |
| 9 |
FC Koln
|
7 | 2 | 4 | 1 | +3 | 10 |
| 10 |
Werder Bremen
|
7 | 2 | 3 | 2 | +1 | 9 |
| 11 |
Augsburg
|
7 | 3 | 0 | 4 | -5 | 9 |
| 12 |
RB Leipzig
|
7 | 2 | 2 | 3 | -3 | 8 |
| 13 |
Hertha
|
7 | 1 | 3 | 3 | -2 | 6 |
| 14 |
Schalke 04
|
7 | 1 | 3 | 3 | -6 | 6 |
| 15 |
Leverkusen
|
7 | 1 | 2 | 4 | -3 | 5 |
| 16 |
Stuttgart
|
7 | 0 | 5 | 2 | -3 | 5 |
| 17 |
Wolfsburg
|
7 | 1 | 2 | 4 | -7 | 5 |
| 18 |
Bochum
|
7 | 0 | 1 | 6 | -14 | 1 |
Berechnet aus unseren Ergebnisdaten. „xG +/−“ ist die erwartete Tordifferenz — ein positiver Wert bei niedriger Tabellenposition deutet auf ein unterschätztes Team hin. Bei Punktgleichheit wird nach Tordifferenz sortiert; einzelne Ligen nutzen andere Regeln.
M. Neuer
G
B. Pavard
D
D. Upamecano
D
A. Davies
D
J. Kimmich
M
M. Sabitzer
M
L. Sané
M
J. Musiala
F
Trainer: J. Nagelsmann
L. Hrádecký
G
O. Kossounou
D
J. Tah
D
E. Tapsoba
D
R. Andrich
M
K. Demirbay
M
J. Frimpong
M
C. Hudson-Odoi
M
M. Diaby
M
P. Schick
F
Trainer: G. Seoane
Grüne Spalten sind die eingetretenen Ergebnisse.
Augsburg
Bayern Munich
Bayern Munich
Barcelona
Bayern Munich
Stuttgart
Inter
Bayern Munich
Union Berlin
Bayern Munich
T Stieler · 148 kamper i vår database
🟥 Rote Karten: 0,18 pro Spiel
Die Analyse ist eine statistische Schätzung auf Basis der Ergebnisse und der zugrunde liegenden Leistungen (xG) der Teams — keine Garantie. Siehe die Ergebnisse des Modells.