Sagamihara - Gainare Tottori: Ergebnis 1-0 und Analyse
J3 LeagueRegular Season - 11Anstoß am 29. Mai 2016 um 04:00 (UTC)Sagamihara Gion Stadium, Sagamihara
Spiel beendet
Wie ging Sagamihara - Gainare Tottori aus?
Sagamihara gewann 1-0 am 29. Mai 2016.
Wie ist die Form der beiden Teams?
In den letzten 15 Spielen aller Wettbewerbe hat Sagamihara 8 Siege, 4 Unentschieden und 3 Niederlagen; Gainare Tottori hat 4, 4 und 7.
Der Wettbewerb wird bei jedem Spiel angezeigt: in der Vorbereitung sind mehrere dieser Partien Freundschaftsspiele.
| Datum | Gegner | Ergebnis | Wettbewerb |
|---|---|---|---|
| 22. Mai 2016 | Gamba Osaka U23(Ausw.) | 1-0 | J3 League |
| 15. Mai 2016 | Fujieda MYFC(Ausw.) | 1-0 | J3 League |
| 8. Mai 2016 | Blaublitz Akita(Heim) | 2-2 | J3 League |
| 1. Mai 2016 | FC Ryukyu(Ausw.) | 2-2 | J3 League |
| 24. Apr. 2016 | Cerezo Osaka U23(Heim) | 3-1 | J3 League |
| Datum | Gegner | Ergebnis | Wettbewerb |
|---|---|---|---|
| 22. Mai 2016 | Fujieda MYFC(Heim) | 1-3 | J3 League |
| 15. Mai 2016 | YSCC(Ausw.) | 1-0 | J3 League |
| 8. Mai 2016 | FC Ryukyu(Heim) | 1-0 | J3 League |
| 1. Mai 2016 | Parceiro Nagano(Ausw.) | 0-0 | J3 League |
| 24. Apr. 2016 | Tokyo U23(Heim) | 0-1 | J3 League |
Wie viele Tore sind zu erwarten?
Sagamihara erzielt 1,1 und kassiert 0,9 Tore pro Spiel in den letzten 15; Gainare Tottori erzielt 1,1 und kassiert 1,1.
| Verein | Tore erzielt / Spiel | Tore kassiert / Spiel | Zu-null-Spiele | Beide trafen | Über 2,5 Tore |
|---|---|---|---|---|---|
| Sagamihara | 1,1 | 0,9 | 6 | 6/15 | 6/15 |
| Gainare Tottori | 1,1 | 1,1 | 5 | 7/15 | 7/15 |
Über die letzten 15 Spiele aller Wettbewerbe.
Wo stehen die beiden Teams in der Tabelle?
Sagamihara steht auf Platz 6 in J3 League (18 Punkte aus 10 Spielen), Gainare Tottori auf Platz 13 (14 Punkte aus 11 Spielen).
| # | Verein | Sp | S | U | N | T | GT | Pkt |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6 | Sagamihara | 10 | 5 | 3 | 2 | 18 | 12 | 18 |
| 13 | Gainare Tottori | 11 | 4 | 2 | 5 | 13 | 20 | 14 |
Eine Frage zu Sagamihara - Gainare Tottori?
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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