Espanyol vs Atlético Madrid - Predictions, Stats & Odds
La Liga Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 29
Tore
Aufstellungen
Espanyol
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 46' | Alejo Vélizfür Pol Lozano |
| 62' | Antoniu Rocafür Jofre Carreras |
| 62' | Edu Expósitofür Alex Král |
| 78' | Pere Millafür Roberto Fernández |
| 84' | Fernando Calerofür Urko González de Zárate |
| 90' | Álvaro Aguadofür Javi Puado |
Atlético Madrid
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 28' | José María Giménezfür Robin Le Normand |
| 46' | Rodrigo de Paulfür Samuel Lino |
| 64' | Julián Álvarezfür Alexander Sørloth |
| 64' | Nahuel Molinafür Giuliano Simeone |
| 81' | Reinildo Mandavafür César Azpilicueta |
| 81' | Rodrigo Riquelmefür Conor Gallagher |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | Atlético Madrid | 29 | 16 | 9 | 4 | 47 | 23 | +24 | 57 | S S N N U |
| 16 | Espanyol | 28 | 7 | 8 | 13 | 27 | 40 | -13 | 29 | U S U N U |
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Spieltag 29
Erklärung
Was sind Plus Minus Tore (G±)?
Plus Minus Tore ist die durchschnittliche Tordifferenz pro Spiel, während der Spieler auf dem Platz stand. Ein Wert über 0 bedeutet, dass das Team eher gewinnt, wenn der Spieler auf dem Platz ist, ein Wert unter 0 bedeutet, dass sein Team mehr Tore kassiert als es selbst erzielt. Es ist eine großartige Metrik, um Spieler innerhalb eines Teams und ihren Einfluss auf die Teamleistung zu vergleichen.
Was ist Game Advantage Percentage (GAP)?
GAP zeigt die Leistungsdiskrepanz zwischen einem Spieler zum Durschnittsspieler der Liga. Wie sehr beeinflusst ein Spieler die Leistung seines Teams? Positiv wie negativ. GAP berücksichtigt G± Daten vom Spieler selbst, von Mitspielern und gegnerischen Spielern aus den letzten 50 Spielen, an denen ein Spieler teilgenommen hat. Die Kennzahl ist perfekt, um den Einfluss von Spielern innerhalb einer Liga zu vergleichen.