2. Bundesliga
Efterfølgende analyse — modellen er kun trænet på kampe spillet før denne.
Modellens sannsynligheter for hjemmeseier, uavgjort og borteseier — med begrunnelse og anbefalte markeder.
Lås opp med ProHar du konto? Logg inn
Kaiserslautern
Karlsruhe
Forventede mål, over/under og begge lag scorer — priset av modellen før avspark.
Lås opp med ProHar du konto? Logg inn
Modellens topp sluttresultater med beste odds hos bookmakerne.
Lås opp med ProHar du konto? Logg inn
Pausestilling: 0–0
| # | Hold | K | V | U | T | +/− | xG +/− | P |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Nurnberg
|
2 | 2 | 0 | 0 | +5 | -1.0 | 6 |
| 2 |
Hertha
|
2 | 2 | 0 | 0 | +4 | +0.4 | 6 |
| 3 |
Braunschweig
|
2 | 1 | 0 | 1 | +4 | +2.5 | 3 |
| 4 |
Cottbus
|
1 | 1 | 0 | 0 | +2 | -1.7 | 3 |
| 5 |
Karlsruhe
|
1 | 1 | 0 | 0 | +1 | +0.2 | 3 |
| 6 |
Bochum
|
2 | 1 | 0 | 1 | +0 | +0.1 | 3 |
| 7 |
Heidenheim
|
2 | 1 | 0 | 1 | -2 | -0.1 | 3 |
| 8 |
Magdeburg
|
2 | 1 | 0 | 1 | -2 | -1.4 | 3 |
| 9 |
Holstein Kiel
|
2 | 0 | 2 | 0 | +0 | +0.2 | 2 |
| 10 |
St Pauli
|
2 | 0 | 2 | 0 | +0 | +0.4 | 2 |
| 11 |
Darmstadt
|
1 | 0 | 1 | 0 | +0 | -0.7 | 1 |
| 12 |
Wolfsburg
|
1 | 0 | 1 | 0 | +0 | +0.4 | 1 |
| 13 |
Kaiserslautern
|
1 | 0 | 1 | 0 | +0 | -0.4 | 1 |
| 14 |
Greuther Furth
|
2 | 0 | 1 | 1 | -2 | +1.3 | 1 |
| 15 |
Bielefeld
|
1 | 0 | 0 | 1 | -1 | -0.2 | 0 |
| 16 |
Hannover
|
1 | 0 | 0 | 1 | -2 | +1.7 | 0 |
| 17 |
Dresden
|
1 | 0 | 0 | 1 | -3 | -0.3 | 0 |
| 18 |
Osnabruck
|
2 | 0 | 0 | 2 | -4 | -1.4 | 0 |
Beregnet ud fra vores resultatdata. «xG +/−» er forventet målforskel — et positivt tal med lav tabelplacering antyder et undervurderet hold. Pointlighed sorteres efter målforskel; enkelte ligaer bruger andre regler.
J. Krahl
G
J. Elvedi
D
M. Gyamfi
D
J. Rasmussen
D
S. Asta
M
F. Kunze
M
S. Sahin
M
M. Haas
M
N. Skytta
F
M. Ritter
F
M. Berisha
F
Træner: Torsten Lieberknecht
C. Bernat
G
S. Jung
D
M. Franke
D
C. Kobald
D
D. Ofli
D
L. Egloff
M
D. H. Zor
M
R. Pinto Pedrosa
M
M. Wanitzek
M
N. Eichinger
M
M. Broschinski
F
Træner: Maximilian Senft
Grønne kolonner er de udfald, der slog til.
Wolfsburg
Kaiserslautern
Magdeburg
Kaiserslautern
Kaiserslautern
Bielefeld
Dresden
Kaiserslautern
Kaiserslautern
Braunschweig
Analysen er et statistisk estimat baseret på holdenes resultater og underliggende præstationer (xG) — ikke en garanti. Se modellens resultater.