Southampton vs Nottingham Forest - Predictions, Stats & Odds
Premier League Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 2
Premier League - Spieltag 2
Samstag, 24. Aug. 2024 • 15:00
St. Mary's Stadium (Southampton)
Tore
Aufstellungen
Southampton
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 71' | Samuel Edoziefür Adam Armstrong |
| 72' | Cameron Archerfür Yukinari Sugawara |
| 76' | Charlie Taylorfür Joe Aribo |
| 76' | Mateus Fernandesfür Taylor Harwood-Bellis |
| 84' | Tyler-Jay Diblingfür Will Smallbone |
Nottingham Forest
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 66' | Ryan Yatesfür Ibrahim Sangaré |
| 75' | Taiwo Awoniyifür Chris Wood |
| 75' | Nicolás Domínguezfür Elliott Anderson |
| 90' | Jota Silvafür Morgan Gibbs-White |
| 90' | Willy Bolyfür Callum Hudson-Odoi |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7 | Nottingham Forest | 2 | 1 | 1 | 0 | 2 | 1 | +1 | 4 | U S |
| 16 | Southampton | 2 | 0 | 0 | 2 | 0 | 2 | -2 | 0 | N N |
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Spieltag 2
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.