RB Leipzig vs Borussia Dortmund - Predictions, Stats & Odds
Bundesliga Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 23
Tore
Spielbericht
In einem packenden Bundesliga-Duell trennten sich RB Leipzig und Borussia Dortmund mit einem 2:2-Unentschieden, ein Ergebnis, das die Wettbewerbsfähigkeit beider Teams in dieser Saison widerspiegelt. Das Spiel, das am Samstag, den 21. Februar 2026 stattfand, zeigte, dass beide Mannschaften die Punkte in einem ebenso spannenden wie ausgeglichenen Spiel teilten. RB Leipzig ging früh in Führung, als Christoph Baumgartner (GAP +1,4%) zweimal traf, zuerst in der 20. Minute und dann erneut in der 39. Minute, und seine klinische Abschlussfähigkeit unter Beweis stellte. Borussia Dortmund antwortete in der zweiten Halbzeit, als Rômulo Cardoso da Cruz (GAP +2,7%) in der 50. Minute den Anschlusstreffer erzielte. Das Spiel erreichte seinen Höhepunkt, als Fábio Silva, der von der Bank kam, in der 90. Minute den Ausgleich erzielte und Dortmund so einen Punkt sicherte. Taktisch gesehen nahmen beide Teams mehrere Änderungen gegenüber ihren vorherigen Aufstellungen vor. Der Trainer von RB Leipzig entschied sich für einen frischen Ansatz und brachte während des Spiels Benjamin Henrichs, Antonio Nusa, Ezechiel Banzuzi, Conrad Harder und Max Finkgräfe. Auch der Cheftrainer von Borussia Dortmund mischte seine Mannschaft durch und brachte Karim Adeyemi, Fábio Silva, Carney Chukwuemeka und Julian Brandt, was sich als entscheidend erwies, da Silvas spätes Tor ein Unentschieden rettete. Die Game Advantage Percentage (GAP)-Statistiken hoben mehrere herausragende Leistungen hervor. Gregor Kobel (GAP +5,0%) war im Tor für Dortmund entscheidend und machte wichtige Paraden, um sein Team im Spiel zu halten. Für Leipzig war Castello Lukeba (GAP +6,0%) ein defensives Bollwerk, während Brajan Gruda (GAP +5,3%) mit seinem dynamischen Spiel beeindruckte. Dieses Ergebnis lässt RB Leipzig und Borussia Dortmund in einem hart umkämpften Rennen um die europäischen Plätze zurück. Beide Teams haben Widerstandsfähigkeit gezeigt, wobei Leipzig seine ungeschlagene Serie in den letzten Spielen beibehält und Dortmund seine Fähigkeit demonstriert, Rückstände aufzuholen. Mit dem Fortschreiten der Bundesliga-Saison werden beide Teams darauf abzielen, auf dieser Leistung aufzubauen, um ihre Positionen in den oberen Rängen der Tabelle zu sichern.
Aufstellungen
RB Leipzig
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 65' | Antonio Nusafür Xaver Schlager |
| 81' | Conrad Harderfür Rômulo Cardoso da Cruz |
| 82' | Benjamin Henrichsfür Ridle Baku |
| 82' | Ezechiel Banzuzifür Brajan Gruda |
| 90' | Max Finkgräfefür Yan Diomande |
Borussia Dortmund
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 64' | Julian Brandtfür Maximilian Beier |
| 65' | Carney Chukwuemekafür Felix Nmecha |
| 72' | Fábio Silvafür Sehrou Guirassy |
| 76' | Karim Adeyemifür Marcel Sabitzer |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Borussia Dortmund | 23 | 15 | 7 | 1 | 49 | 22 | +27 | 52 | S S S S U |
| 5 | RB Leipzig | 23 | 12 | 5 | 6 | 44 | 32 | +12 | 41 | U N S U U |
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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.