Miscellaneous - Black Forest: Ergebnis 1-2 und Analyse
Premier LeagueRegular Season - 19Anstoß am 4. März 2017 um 14:00 (UTC)Itekeng Stadium, Orapa
Spiel beendet
Wie ging Miscellaneous - Black Forest aus?
Black Forest gewann 1-2 am 4. März 2017.
Wie ist die Form der beiden Teams?
In den letzten 15 Spielen aller Wettbewerbe hat Miscellaneous 4 Siege, 6 Unentschieden und 5 Niederlagen; Black Forest hat 4, 8 und 3.
Der Wettbewerb wird bei jedem Spiel angezeigt: in der Vorbereitung sind mehrere dieser Partien Freundschaftsspiele.
| Datum | Gegner | Ergebnis | Wettbewerb |
|---|---|---|---|
| 1. März 2017 | BDF XI(Heim) | 2-1 | Premier League |
| 11. Feb. 2017 | Police XI(Heim) | 2-3 | Premier League |
| 4. Feb. 2017 | BDF XI(Ausw.) | 0-2 | Premier League |
| 21. Jan. 2017 | Nico United(Heim) | 4-0 | Premier League |
| 14. Jan. 2017 | Police XI(Ausw.) | 1-3 | Premier League |
| Datum | Gegner | Ergebnis | Wettbewerb |
|---|---|---|---|
| 28. Feb. 2017 | Sankoyo Bush Bucks(Heim) | 0-0 | Premier League |
| 18. Feb. 2017 | Mahalapye Hotspurs(Ausw.) | 0-1 | Premier League |
| 9. Feb. 2017 | Extension Gunners(Heim) | 1-1 | Premier League |
| 4. Feb. 2017 | Sankoyo Bush Bucks(Ausw.) | 1-2 | Premier League |
| 21. Jan. 2017 | Mahalapye Hotspurs(Heim) | 2-1 | Premier League |
Was sagt der direkte Vergleich?
Im letzten Duell: 0 Siege für Miscellaneous, 1 Unentschieden, 0 Siege für Black Forest.
| Datum | Ergebnis | Wettbewerb |
|---|---|---|
| 17. Dez. 2016 | Black Forest 0-0 Miscellaneous | Premier League |
Letztes archiviertes Duell: Black Forest - Miscellaneous vom 17. Dez. 2016
Wie viele Tore sind zu erwarten?
Miscellaneous erzielt 1,1 und kassiert 1,2 Tore pro Spiel in den letzten 15; Black Forest erzielt 0,9 und kassiert 0,8.
| Verein | Tore erzielt / Spiel | Tore kassiert / Spiel | Zu-null-Spiele | Beide trafen | Über 2,5 Tore |
|---|---|---|---|---|---|
| Miscellaneous | 1,1 | 1,2 | 4 | 9/15 | 6/15 |
| Black Forest | 0,9 | 0,8 | 6 | 7/15 | 4/15 |
Über die letzten 15 Spiele aller Wettbewerbe.
Eine Frage zu Miscellaneous - Black Forest?
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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