Kitakyushu - Tokyo U23: Ergebnis 1-0 und Analyse
J3 LeagueRegular Season - 10Anstoß am 28. Mai 2017 um 06:00 (UTC)Mikuni World Stadium, Kitakyushu
Spiel beendet
Wie ging Kitakyushu - Tokyo U23 aus?
Kitakyushu gewann 1-0 am 28. Mai 2017.
Wie ist die Form der beiden Teams?
In den letzten 15 Spielen aller Wettbewerbe hat Kitakyushu 5 Siege, 4 Unentschieden und 6 Niederlagen; Tokyo U23 hat 5, 4 und 6.
Der Wettbewerb wird bei jedem Spiel angezeigt: in der Vorbereitung sind mehrere dieser Partien Freundschaftsspiele.
| Datum | Gegner | Ergebnis | Wettbewerb |
|---|---|---|---|
| 21. Mai 2017 | Fujieda MYFC(Ausw.) | 0-2 | J3 League |
| 14. Mai 2017 | Gainare Tottori(Heim) | 2-0 | J3 League |
| 7. Mai 2017 | Tochigi SC(Ausw.) | 0-0 | J3 League |
| 30. Apr. 2017 | YSCC(Heim) | 3-2 | J3 League |
| 23. Apr. 2017 | Aruverio Takamatsu(Heim) | 10-0 | Emperor Cup |
| Datum | Gegner | Ergebnis | Wettbewerb |
|---|---|---|---|
| 21. Mai 2017 | Grulla Morioka(Ausw.) | 0-0 | J3 League |
| 13. Mai 2017 | Tochigi SC(Heim) | 0-1 | J3 League |
| 6. Mai 2017 | FC Ryukyu(Heim) | 0-3 | J3 League |
| 30. Apr. 2017 | Parceiro Nagano(Ausw.) | 0-0 | J3 League |
| 15. Apr. 2017 | Cerezo Osaka U23(Ausw.) | 1-0 | J3 League |
Wie viele Tore sind zu erwarten?
Kitakyushu erzielt 1,5 und kassiert 1,3 Tore pro Spiel in den letzten 15; Tokyo U23 erzielt 0,9 und kassiert 0,9.
| Verein | Tore erzielt / Spiel | Tore kassiert / Spiel | Zu-null-Spiele | Beide trafen | Über 2,5 Tore |
|---|---|---|---|---|---|
| Kitakyushu | 1,5 | 1,3 | 5 | 6/15 | 7/15 |
| Tokyo U23 | 0,9 | 0,9 | 7 | 5/15 | 5/15 |
Über die letzten 15 Spiele aller Wettbewerbe.
Wo stehen die beiden Teams in der Tabelle?
| # | Verein | Sp | S | U | N | T | GT | Pkt |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 16 | Kitakyushu | 10 | 2 | 4 | 4 | 12 | 18 | 10 |
Eine Frage zu Kitakyushu - Tokyo U23?
Frag Footlab AI: Aufstellungen, Ausfälle, Form der Spieler, Statistiken, möglicher Spielverlauf.
Anmeldung erforderlich. Keine angezeigten Quoten, keine Affiliates: die Methode ist veröffentlicht, die Genauigkeit gemessen.
Wie berechnet Footlab AI diese Prognose?
Das Modell kombiniert die Elo-Wertung beider Teams (verankert je Wettbewerbs-Pool), ihre nach Gegnerstärke gewichtete Form, den Heimvorteil und eine Poisson-Matrix für die Ergebnisse. Veröffentlichen Buchmacher Quoten für das Spiel, fließt deren Konsens in die Berechnung ein: Das hat sich bei vergangenen Spielen als am genauesten erwiesen. Die Genauigkeit wird laufend an den tatsächlich veröffentlichten Prognosen gemessen. Methodik und gemessene Genauigkeit