Brighton and Hove Albion vs Crystal Palace - Predictions, Stats & Odds
Premier League Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 23
Premier League - Spieltag 23
Samstag, 3. Feb. 2024 • 15:00
American Express Stadium (Brighton and Hove, East Sussex, England)
Tore
Aufstellungen
Brighton and Hove Albion
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 69' | Danny Welbeckfür Evan Ferguson |
| 79' | Carlos Balebafür Facundo Buonanotte |
| 80' | Pervis Estupiñánfür Tariq Lamptey |
| 88' | Adam Lallanafür João Pedro |
| 88' | Ansu Fatifür Igor Julio |
Crystal Palace
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 28' | Adam Whartonfür Marc Guéhi |
| 46' | Michael Olisefür Jeffrey Schlupp |
| 56' | Matheus Françafür Michael Olise |
| 80' | Naouirou Ahamadafür Will Hughes |
| 80' | Odsonne Édouardfür Jean-Philippe Mateta |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8 | Brighton and Hove Albion | 23 | 9 | 8 | 6 | 42 | 38 | +4 | 35 | S U U N S |
| 15 | Crystal Palace | 23 | 6 | 6 | 11 | 26 | 40 | -14 | 24 | N S N S N |
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Spieltag 23
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.