Danish 1. Division Pronostics
Denmark
League
Sportiko fournit des prédictions Danish 1. Division basées sur l'IA pour chaque match couvert — probabilités de résultat (1X2), scores prédits, les deux équipes qui marquent et marchés buts plus/moins, actualisés quotidiennement selon les actualités des équipes, la forme et les données du marché.
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| # | Team | P | W | D | L | GF | GA | GD | Pts |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Hvidovre
|
13 | 8 | 5 | 0 | 24 | 13 | +11 | 29 |
| 2 |
Vejle
|
14 | 7 | 6 | 1 | 26 | 16 | +10 | 27 |
| 3 |
FC Fredericia
|
14 | 6 | 5 | 3 | 21 | 10 | +11 | 23 |
| 4 |
AB Copenhagen
|
14 | 6 | 3 | 5 | 21 | 15 | +6 | 21 |
| 5 |
Aarhus Fremad
|
13 | 4 | 6 | 3 | 12 | 11 | +1 | 18 |
| 6 |
Aalborg
|
14 | 3 | 7 | 4 | 17 | 19 | -2 | 16 |
| 7 |
Hobro
|
14 | 4 | 4 | 6 | 16 | 24 | -8 | 16 |
| 8 |
Hillerød
|
14 | 4 | 3 | 7 | 18 | 21 | -3 | 15 |
| 9 |
Kolding IF
|
14 | 3 | 6 | 5 | 17 | 20 | -3 | 15 |
| 10 |
Esbjerg
|
14 | 3 | 5 | 6 | 17 | 24 | -7 | 14 |
| 11 |
HB Koge
|
14 | 2 | 6 | 6 | 20 | 26 | -6 | 12 |
| 12 |
Vendsyssel FF
|
14 | 2 | 6 | 6 | 14 | 24 | -10 | 12 |
Vejle
HB Koge
Vendsyssel FF
Hvidovre
Esbjerg
AB Copenhagen
FC Fredericia
Hillerød
Kolding IF
Aalborg
Aarhus Fremad
Hobro
Aalborg
Esbjerg
Hobro
FC Fredericia
AB Copenhagen
Vejle
HB Koge
Aarhus Fremad
Hvidovre
Kolding IF
Hillerød
Vendsyssel FF
Vejle
Hobro
Vendsyssel FF
Aalborg
FC Fredericia
Hvidovre
Kolding IF
Esbjerg
Aarhus Fremad
AB Copenhagen
Hillerød
HB Koge
Hobro
0
Esbjerg
1
Hillerød
3
Kolding IF
1
HB Koge
1
Aalborg
1
AB Copenhagen
3
Vendsyssel FF
0
Vejle
1
FC Fredericia
0
Aarhus Fremad
2
Hillerød
0
Vendsyssel FF
1
Vejle
1
Esbjerg
1
Hvidovre
1
FC Fredericia
3
AB Copenhagen
1
Kolding IF
3
HB Koge
2
Vejle
0
Aarhus Fremad
0
AB Copenhagen
1
Kolding IF
0
Esbjerg
2
FC Fredericia
1
Hillerød
2
Aalborg
1
Hvidovre
2
HB Koge
2
Hobro
2
Vendsyssel FF
2
Statistiques de saison Danish 1. Division
FAQ pronostics Danish 1. Division
Un modèle IA calcule des estimations de buts attendus pour chaque match à partir de la forme des équipes, du classement, des confrontations directes, des blessures, du consensus du marché et des tendances de marque par équipe, puis les convertit en probabilités pour le résultat et les marchés de buts. Consultez la page méthodologie pour plus de détails.
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