Tottenham Hotspur vs Nottingham Forest - Predictions, Stats & Odds
Premier League Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 32
Premier League - Spieltag 32
Sonntag, 7. Apr. 2024 • 18:00
Tottenham Hotspur Stadium (Bill Nicholson Way, Tottenham, London)
Tore
Aufstellungen
Tottenham Hotspur
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 46' | Pape Matar Sarrfür Rodrigo Bentancur |
| 46' | Yves Bissoumafür Pierre Hojbjerg |
| 76' | Timo Wernerfür Giovani Lo Celso |
| 76' | James Maddisonfür Dejan Kulusevski |
| 89' | Brennan Johnsonfür Dane Scarlett |
Nottingham Forest
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 68' | Chris Woodfür Divock Origi |
| 68' | Morgan Gibbs-Whitefür Nicolás Domínguez |
| 81' | Danilofür Giovanni Reyna |
| 81' | Ryan Yatesfür Ibrahim Sangaré |
| 87' | Neco Williamsfür Gonzalo Montiel |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 | Tottenham Hotspur | 31 | 18 | 6 | 7 | 65 | 45 | +20 | 60 | S N S U S |
| 17 | Nottingham Forest | 32 | 7 | 8 | 17 | 40 | 56 | -16 | 29 | N U U S N |
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Spieltag 32
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.