Superliga Vorhersagen
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| # | Team | P | W | D | L | GF | GA | GD | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
FC Midtjylland
|
13 | 9 | 4 | 0 | 27 | 15 | +12 | 31 |
| 2 |
FC Copenhagen
|
13 | 9 | 2 | 2 | 28 | 12 | +16 | 29 |
| 3 |
Viborg
|
14 | 8 | 2 | 4 | 22 | 13 | +9 | 26 |
| 4 |
Brondby
|
13 | 7 | 1 | 5 | 23 | 20 | +3 | 22 |
| 5 |
FC Nordsjaelland
|
13 | 5 | 5 | 3 | 20 | 17 | +3 | 20 |
| 6 |
Odense
|
14 | 4 | 5 | 5 | 16 | 19 | -3 | 17 |
| 7 |
AC Horsens
|
13 | 4 | 4 | 5 | 23 | 21 | +2 | 16 |
| 8 |
Silkeborg
|
14 | 3 | 6 | 5 | 18 | 24 | -6 | 15 |
| 9 |
Aarhus
|
13 | 2 | 6 | 5 | 17 | 21 | -4 | 12 |
| 10 |
Randers FC
|
13 | 3 | 2 | 8 | 13 | 21 | -8 | 11 |
| 11 |
Lyngby
|
14 | 2 | 5 | 7 | 19 | 29 | -10 | 11 |
| 12 |
Sonderjyske
|
13 | 2 | 2 | 9 | 17 | 31 | -14 | 8 |
Sonderjyske
Odense
FC Nordsjaelland
FC Copenhagen
AC Horsens
Silkeborg
Aarhus
Lyngby
Brondby
FC Midtjylland
Viborg
Randers FC
Sonderjyske
Brondby
FC Copenhagen
FC Midtjylland
Randers FC
AC Horsens
Odense
FC Nordsjaelland
Lyngby
Viborg
Silkeborg
Aarhus
FC Midtjylland
Silkeborg
FC Nordsjaelland
Lyngby
AC Horsens
FC Copenhagen
Aarhus
Randers FC
Brondby
Odense
Viborg
Sonderjyske
Aarhus
1
AC Horsens
0
FC Copenhagen
1
Brondby
0
Brondby
2
Aarhus
0
FC Nordsjaelland
2
FC Midtjylland
3
Viborg
1
AC Horsens
0
Odense
4
Silkeborg
1
Aarhus
2
Viborg
1
AC Horsens
5
Sonderjyske
1
Silkeborg
1
FC Nordsjaelland
1
FC Midtjylland
3
Lyngby
2
FC Copenhagen
1
Aarhus
1
Odense
2
Brondby
1
Lyngby
3
FC Nordsjaelland
3
Top Scorers
-
1
O. Ross
Silkeborg
7
goals
-
2
M. Elyounoussi
FC Copenhagen
7
goals
-
3
F. Etim
FC Midtjylland
6
goals
-
4
Dorian Hanza
Viborg
6
goals
-
5
B. Meling
FC Copenhagen
5
goals
-
6
M. Haidara
Sonderjyske
5
goals
-
7
J. Serra
Aarhus
5
goals
-
8
S. Colyn
Lyngby
5
goals
-
9
M. Frøkjær-Jensen
Brondby
5
goals
-
10
O. Hyseni
Brondby
4
goals
Superliga Saisonstatistiken
Superliga Prognosen FAQ
Ein KI-Modell berechnet Expected-Goals-Schätzungen für jedes Spiel auf Basis von Teamform, Tabellensituation, direkten Vergleichen, Verletzungen, Marktkonsensdaten und teamspezifischen Tormustern – und wandelt diese in Wahrscheinlichkeiten für Spielausgang und Tormärkte um. Details findest du auf der Methodikseite.
Prognosen werden erstellt, sobald Spielansetzungen bestätigt sind, täglich aktualisiert – und erneut, wenn neue Analysedaten oder Teamnachrichten vor dem Anpfiff eintreffen.
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Von bisher 92 ausgewerteten Superliga-Spielen lagen Sportikos KI-Prognosen in 78.3% der Fälle richtig. Jede Vorhersage wird am echten Ergebnis gemessen – auch die falschen.
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