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Superligaen
Brondby
T T U U S
2–1
Final
Silkeborg
S S S T T

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

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

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Tendencias de los equipos

Brondby Silkeborg
Últimos 6 — todas las competiciones · 6/6 partidos
Victoria Ø 42%
17%
67%
Poeng per kamp
0,8
2,0
Más de 2,5 Ø 75%
67%
83%
Ambos marcan Ø 83%
83%
83%
Media de goles
3,2
3,5
Scorer
1,3
1,8
Slipper inn
1,8
1,7
Måldiff per kamp
-0,5
+0,2
Esta temporada — Superligaen · 31/31 partidos
Victoria Ø 41%
39%
42%
Poeng per kamp
1,5
1,6
Más de 2,5 Ø 50%
45%
55%
Ambos marcan Ø 60%
58%
61%
Media de goles
2,5
2,8
Scorer
1,2
1,7
Slipper inn
1,3
1,1
Måldiff per kamp
-0,1
+0,6
🔒 Målmarkedene Pro

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

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La clasificación antes del partido Brondby 5. · Silkeborg 3. ▾
# Equipo K V U T +/− P
1 FC Copenhagen 31 19 8 4 +34 65
2 Midtjylland 31 19 5 7 +25 62
3 Silkeborg 31 13 10 8 +18 49
4 Aalborg 31 13 6 12 +5 45
5 Brondby 31 12 9 10 -2 45
6 Viborg 32 10 14 8 +2 44
7 Randers FC 31 12 7 12 -5 43
8 Odense 32 8 14 10 -1 38
9 Nordsjaelland 32 8 12 12 -9 36
10 Aarhus 32 6 12 14 -12 30
11 Vejle 32 7 8 17 -29 29
12 Sonderjyske 32 4 11 17 -26 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

10. abr. -22 Silkeborg – Brondby 3–0 6. mar. -22 Silkeborg – Brondby 0–1 10. sep. -21 Brondby – Silkeborg 1–1 4. nov. -19 Silkeborg – Brondby 0–1 14. jul. -19 Brondby – Silkeborg 3–0

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.