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OBOS-ligaen
Árbitro: A Hatam
Skeid
T S U S U
1–5
Final
KFUM Oslo
S U S S S

Análisis a posteriori — el modelo se entrena solo con partidos jugados antes de este.

🔒 ¿Quién gana? Pro

Modellens sannsynligheter for hjemmeseier, uavgjort og borteseier — med begrunnelse og anbefalte markeder.

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Tendencias de los equipos

Skeid KFUM Oslo
Últimos 6 — todas las competiciones · 6/6 partidos
Victoria Ø 50%
33%
67%
Poeng per kamp
1,5
2,2
Más de 2,5 Ø 59%
17%
100%
Ambos marcan Ø 67%
33%
100%
Media de goles
1,8
3,7
Scorer
1,0
2,2
Slipper inn
0,8
1,5
Måldiff per kamp
+0,2
+0,7
Esta temporada — OBOS-ligaen · 21/20 partidos
Victoria Ø 35%
19%
50%
Poeng per kamp
0,7
1,8
Más de 2,5 Ø 74%
57%
90%
Ambos marcan Ø 69%
52%
85%
Media de goles
3,0
3,6
Scorer
1,1
2,0
Slipper inn
1,9
1,7
Måldiff per kamp
-0,7
+0,3
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Forventede mål, over/under og begge lag scorer — priset av modellen før avspark.

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La clasificación antes del partido Skeid 14. · KFUM Oslo 4. ▾
# Equipo K V U T +/− P
1 Brann 21 18 3 0 +51 57
2 Stabaek 22 11 7 4 +21 40
3 Ranheim 21 11 6 4 +9 39
4 KFUM Oslo 20 10 5 5 +6 35
5 Sandnes ULF 20 10 4 6 +7 34
6 Sogndal 22 9 5 8 -4 32
7 Raufoss 21 8 7 6 -4 31
8 Start 20 8 6 6 +11 30
9 Asane 22 7 7 8 -13 28
10 Kongsvinger 19 7 6 6 +4 27
11 Mjondalen 21 8 3 10 -11 27
12 Fredrikstad 22 6 7 9 -2 25
13 Bryne 21 5 5 11 -14 20
14 Skeid 21 4 3 14 -15 15
15 Stjørdals-Blink 22 3 5 14 -23 14
16 Grorud 21 0 7 14 -23 7

Calculado a partir de nuestros datos de resultados. «xG +/−» es la diferencia de goles esperada — una cifra positiva con una posición baja en la tabla sugiere un equipo infravalorado. Los empates a puntos se ordenan por diferencia de goles; algunas ligas usan otras reglas.

Últimos enfrentamientos directos

30. may. -22 KFUM Oslo – Skeid 3–0 15. sep. -19 KFUM Oslo – Skeid 2–1 16. jun. -19 Skeid – KFUM Oslo 1–1

Comparación de cuotas

Las columnas verdes son los resultados que se cumplieron.

Over/under mål
O1,5 ✓
–
🔒
U1,5
–
🔒
O2,5 ✓
–
🔒
U2,5
–
🔒
O3,5 ✓
–
🔒
U3,5
–
🔒
Ambos equipos marcan
BLS ja ✓
–
🔒
BLS nei
–
🔒

Últimos partidos

El análisis es una estimación estadística basada en los resultados de los equipos y su rendimiento subyacente (xG) — no una garantía. Ver resultados del modelo.