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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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KFUM Oslo
Viking
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: 1–0
| # | Team | K | V | U | T | +/− | xG +/− | P |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Bodo/Glimt
|
14 | 10 | 3 | 1 | +22 | +12.7 | 33 |
| 2 |
Brann
|
15 | 8 | 4 | 3 | +5 | +12.3 | 28 |
| 3 |
Molde
|
13 | 7 | 3 | 3 | +11 | +11.0 | 24 |
| 4 |
Fredrikstad
|
12 | 6 | 4 | 2 | +9 | +1.2 | 22 |
| 5 |
Viking
|
12 | 6 | 4 | 2 | +7 | +4.6 | 22 |
| 6 |
Stromsgodset
|
12 | 5 | 3 | 4 | -1 | -4.1 | 18 |
| 7 |
Lillestrom
|
12 | 5 | 1 | 6 | -5 | -3.7 | 16 |
| 8 |
KFUM Oslo
|
12 | 3 | 6 | 3 | -1 | +4.7 | 15 |
| 9 |
Kristiansund
|
13 | 3 | 5 | 5 | -3 | -7.3 | 14 |
| 10 |
Rosenborg
|
12 | 4 | 2 | 6 | -5 | -3.3 | 14 |
| 11 |
Odd
|
13 | 3 | 5 | 5 | -10 | -8.5 | 14 |
| 12 |
Ham-Kam
|
13 | 3 | 4 | 6 | +0 | -1.7 | 13 |
| 13 |
Haugesund
|
11 | 4 | 1 | 6 | -5 | -4.2 | 13 |
| 14 |
Tromso
|
13 | 4 | 1 | 8 | -6 | -6.0 | 13 |
| 15 |
Sarpsborg 08
|
12 | 3 | 1 | 8 | -12 | -6.9 | 10 |
| 16 |
Sandefjord
|
13 | 2 | 3 | 8 | -6 | -0.7 | 9 |
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.
E. Ødegaard
G
Momodou Njie
D
H. Aleesami
D
A. Nouri
M
S. Hestnes
M
R. Rasch
M
D. Hickson
M
T. Haltvik
F
P. Dahl
F
J. Nuñez
F
Trainer: J. Moesgaard
P. Gunnarsson
G
S. Bjørshol
D
G. Stensness
D
S. Langås
D
V. Vevatne
D
J. Bell
M
S. Kvia-Egeskog
M
P. Christiansen
F
L. Salvesen
F
Z. Tripić
F
Trainer: B. Aarsheim
Grüne Spalten sind die eingetretenen Ergebnisse.
Lillestrom
KFUM Oslo
KFUM Oslo
Sandefjord
Bodo/Glimt
KFUM Oslo
KFUM Oslo
Odd
Rosenborg
KFUM Oslo
M Grøtta · 78 kamper i vår database
🟥 Rote Karten: 0,09 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.