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Superligaen
Aalborg
T T T T U
1–3
Final
Brondby
T T T U U

Análisis a posteriori — el modelo se entrena solo con partidos jugados antes de este.

🔒 ¿Quién gana? Pro

Modellens sannsynligheter for hjemmeseier, uavgjort og borteseier — med begrunnelse og anbefalte markeder.

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Tendencias de los equipos

Aalborg Brondby
Últimos 6 — todas las competiciones · 6/6 partidos
Victoria Ø 9%
17%
0%
Poeng per kamp
0,7
0,3
Más de 2,5 Ø 59%
67%
50%
Ambos marcan Ø 67%
67%
67%
Media de goles
3,2
2,7
Scorer
1,2
0,8
Slipper inn
2,0
1,8
Måldiff per kamp
-0,8
-1,0
Esta temporada — Superligaen · 30/30 partidos
Victoria Ø 40%
43%
37%
Poeng per kamp
1,5
1,4
Más de 2,5 Ø 48%
53%
43%
Ambos marcan Ø 54%
50%
57%
Media de goles
2,8
2,5
Scorer
1,5
1,2
Slipper inn
1,3
1,3
Måldiff per kamp
+0,2
-0,1
🔒 Målmarkedene Pro

Forventede mål, over/under og begge lag scorer — priset av modellen før avspark.

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La clasificación antes del partido Aalborg 4. · Brondby 6. ▾
# Equipo K V U T +/− P
1 FC Copenhagen 31 19 8 4 +34 65
2 Midtjylland 30 18 5 7 +22 59
3 Silkeborg 30 13 10 7 +21 49
4 Aalborg 30 13 6 11 +7 45
5 Randers FC 31 12 7 12 -5 43
6 Brondby 30 11 9 10 -4 42
7 Odense 31 8 14 9 +0 38
8 Viborg 30 8 14 8 -1 38
9 Nordsjaelland 31 8 11 12 -9 35
10 Aarhus 30 6 11 13 -11 29
11 Vejle 31 6 8 17 -30 26
12 Sonderjyske 31 4 11 16 -24 23

Calculado a partir de nuestros datos de resultados. «xG +/−» es la diferencia de goles esperada — una cifra positiva con una posición baja en la tabla sugiere un equipo infravalorado. Los empates a puntos se ordenan por diferencia de goles; algunas ligas usan otras reglas.

Últimos enfrentamientos directos

14. abr. -22 Brondby – Aalborg 0–1 20. mar. -22 Aalborg – Brondby 3–0 26. sep. -21 Brondby – Aalborg 2–1 7. feb. -21 Brondby – Aalborg 1–1 1. nov. -20 Aalborg – Brondby 2–1

Comparación de cuotas

Las columnas verdes son los resultados que se cumplieron.

1X2
H
–
🔒
U
–
🔒
B ✓
–
🔒
Over/under mål
O1,5 ✓
–
🔒
U1,5
–
🔒
O2,5 ✓
–
🔒
U2,5
–
🔒
O3,5 ✓
–
🔒
U3,5
–
🔒
Ambos equipos marcan
BLS ja ✓
–
🔒
BLS nei
–
🔒

Últimos partidos

El análisis es una estimación estadística basada en los resultados de los equipos y su rendimiento subyacente (xG) — no una garantía. Ver resultados del modelo.