Aston Villa vs Chelsea - Predictions, Stats & Odds
Premier League Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 29
Premier League - Spieltag 29
Mittwoch, 4. März 2026 • 19:30
Villa Park (Aston, Birmingham)
Tore
Spielbericht
Chelsea lieferte eine beeindruckende Leistung im Villa Park ab und besiegte Aston Villa mit 4:1 in einem Premier-League-Duell, das ihre Offensivstärke unter Beweis stellte. Das Ergebnis war angesichts der jüngsten Form und Kaderstärke von Chelsea einigermaßen erwartet, aber der Sieg in dieser Höhe war ein klares Zeichen der Gäste. Aston Villa begann stark, mit Douglas Luiz (GAP -4,4%), der in der 2. Minute das Tor eröffnete und den Gastgebern eine frühe Führung verschaffte. Chelsea reagierte jedoch mit Autorität. João Pedro (GAP +4,8%) war der Star des Spiels und erzielte einen Hattrick mit Toren in der 35., 45. und 64. Minute, was seine klinische Abschlussfähigkeit unter Beweis stellte. Auch Cole Palmer (GAP +5,2%) traf in der 55. Minute und baute Chelseas Führung weiter aus. Im taktischen Duell nahm der Chelsea-Trainer vier Änderungen in der Startelf vor und brachte Wesley Fofana (GAP +4,2%), Malo Gusto (GAP +6,0%), Alejandro Garnacho und Filip Jörgensen, während Robert Sanchez, Pedro Neto, Andrey Santos und Mamadou Sarr draußen blieben. Diese Änderungen zahlten sich aus, insbesondere Gusto und Palmer trugen erheblich zur Offensivleistung des Teams bei. Der Manager von Aston Villa nahm drei Änderungen vor und brachte Tyrone Mings (GAP +2,2%), Leon Bailey (GAP -0,6%) und Ian Maatsen, während Lucas Digne, Jadon Sancho und Pau Torres weggelassen wurden. Trotz des frühen Tores hatte Villa Schwierigkeiten, ihre Defensivstruktur gegen Chelseas unermüdlichen Angriff aufrechtzuerhalten. Der Sieg von Chelsea festigt ihre Position in den oberen Rängen der Premier-League-Tabelle und setzt ihre beeindruckende Form fort. Für Aston Villa hebt die Niederlage die Notwendigkeit von Defensivverbesserungen hervor, da sie versuchen, ihre Position im Mittelfeld der Tabelle zu stabilisieren. Die Reaktionen nach dem Spiel lobten die Leistung von João Pedro, wobei Fans und Experten gleichermaßen seinen Einfluss auf das Spiel anerkannten. Das Ergebnis lässt Chelsea in einer starken Position, um um europäische Plätze zu kämpfen, während Aston Villa sich neu formieren und sich auf die kommenden Spiele konzentrieren muss, um wieder Schwung zu gewinnen.
Aufstellungen
Aston Villa
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 46' | Lamare Bogardefür Matty Cash |
| 63' | Ross Barkleyfür Douglas Luiz |
| 63' | Alyssonfür Leon Bailey |
| 63' | Jadon Sanchofür Emiliano Buendia |
| 72' | Tammy Abrahamfür Ollie Watkins |
Chelsea
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 75' | Roméo Laviafür Malo Gusto |
| 79' | Marc Cucurellafür Enzo Fernández |
| 79' | Tosin Adarabioyofür Wesley Fofana |
| 85' | Andrey Santosfür Cole Palmer |
| 85' | Liam Delapfür João Pedro |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 | Aston Villa | 29 | 15 | 6 | 8 | 39 | 34 | +5 | 51 | U S U N N |
| 5 | Chelsea | 29 | 13 | 9 | 7 | 53 | 34 | +19 | 48 | S U U N S |
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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.