Brentford vs Brighton and Hove Albion - Predictions, Stats & Odds
Premier League Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 33
Premier League - Spieltag 33
Samstag, 19. Apr. 2025 • 15:00
Tore
Aufstellungen
Brentford
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 66' | Kristoffer Ajerfür Michael Kayode |
| 76' | Rico Henryfür Keane Lewis-Potter |
| 76' | Mathias Jensenfür Yehor Yarmolyuk |
| 87' | Vitaly Janeltfür Mikkel Damsgaard |
| 87' | Yunus Konakfür Kevin Schade |
| 90' | Gustavo Nunesfür Yunus Konak |
Brighton and Hove Albion
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 65' | Solly Marchfür Yankuba Minteh |
| 65' | Kaoru Mitomafür Matt O'Riley |
| 77' | Yasin Ayarifür Danny Welbeck |
| 77' | Diego Gómezfür Carlos Baleba |
| 89' | Simon Adingrafür Mats Wieffer |
| 90' | Eiran Cashinfür Jan Paul van Hecke |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10 | Brighton and Hove Albion | 33 | 12 | 12 | 9 | 53 | 53 | 0 | 48 | U N N U N |
| 11 | Brentford | 33 | 13 | 7 | 13 | 56 | 50 | +6 | 46 | S N U U S |
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Spieltag 33
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.