El potente ataque de Copenhague en casa debería marcar el ritmo, generar presión sostenida y ocasiones, mientras que la disposición de Odense a contraatacar le ofrece una vía para aportar en ataque. Pese a las sólidas defensas, el partido parece encaminado a abrirse, por lo que es más probable que se superen la línea de goles.
Goles en el partidoMás de 2.5
Mejor apuesta
Más 2.5
61%
Resultado exacto
Superior
2-1
9.9%
9.00
Superior
1-1
9.7%
9.50
2-0
9.2%
8.50
1-0
9%
9.00
3-1
6.8%
11.00
3-0
6.3%
11.00
2-2
5.4%
19.00
1-2
5.3%
23.00
160%
1.45TOP
X21%
4.50
219%
6.50
1X81%
X240%
1279%
Combinada
5 selecciones
Los 2.40 xG de Copenhagen y sus 1.33 xG en el primer tiempo apuntan a que abrirá el marcador temprano, mientras que los 3.42 xG combinados respaldan más de 2.5 goles y que ambos equipos marquen. Los 10.92 xCorners combinados favorecen más de 8.5 córners, y Elyounoussi es una opción lógica para marcar en cualquier momento en el potente ataque de Copenhagen; la combinada de 4.59 encaja con el partido.
1Goles en el partidoMás de 2.5
2Ambos equipos marcanSí
3Más/Menos primer tiempoMás de 0.5
4Corners Más/MenosMás de 8.5
5GoleadoresEn cualquier momento
Confirmed XI4-5-1
1
Ramaj
2
Beijmo
4
Sörensen
6
Markgráf
15
López
21
Madsen
36
Clem
7
Carrizo
10
Elyounoussi
16
Robert
14
Cornelius
Impact Player Hot Head
FC Copenhagen33 jugadores
51.7/ 99Medio
Mejores
1Geovanni VianneyFWD74
2Youssoufa MoukokoFWD71
3Asger Sörensen DEF69
Odense Boldklub35 jugadores
55.2/ 99Fuerte
Mejores
1Gustav GrubbeMID86
2Anssi SuhonenMID80
3Ismahila OuédraogoMID78
Rankings de jugadores
Francotiradores
Mayores amenazas de gol
1
Youssoufa MoukokoFC Copenhagen
99
2
Lasse LegolasOdense Boldklub
79
3
Maher Carrizo FC Copenhagen
74
4
Geovanni VianneyFC Copenhagen
68
5
Alexander Ahl-HolmströmOdense Boldklub
68
Muro
Mejores defensas
1
Bjørn PaulsenOdense Boldklub
80
2
Julius Berthel AskouOdense Boldklub
78
3
Yaya BojangOdense Boldklub
68
4
Munashe GaranangaFC Copenhagen
65
5
James GomezOdense Boldklub
60
Control
Mejores creadores
1
Tom TrybullOdense Boldklub
99
2
Gustav GrubbeOdense Boldklub
83
3
Rasmus FalkOdense Boldklub
80
4
Ismahila OuédraogoOdense Boldklub
73
5
Anssi SuhonenOdense Boldklub
68
Malotes
Más propensos a cartones
1
ZankaFC Copenhagen
1
Agresividad 35
2
Ulrik Yttergård JenssenOdense Boldklub
1
Agresividad 64
3
Adam SørensenOdense Boldklub
2
Agresividad 67
4
Amir RichardsonFC Copenhagen
8
Agresividad 80
5
Jakob Bonde Odense Boldklub
8
Agresividad 42
Ranking de poder
Más fuertes en general
1
Gustav GrubbeOdense Boldklub
86
2
Anssi SuhonenOdense Boldklub
80
3
Ismahila OuédraogoOdense Boldklub
78
4
Tom TrybullOdense Boldklub
76
5
William MartinOdense Boldklub
76
Preguntas frecuentes
Nuestro modelo de Poisson calcula la probabilidad de cada marcador posible para FC Copenhagen vs Odense Boldklub según los goles esperados (xG) de cada equipo. Los 3 marcadores más probables se muestran arriba con sus porcentajes de probabilidad. Incluso el marcador más probable rara vez supera el 12-15% de probabilidad.
El Bet Builder combina múltiples selecciones del partido FC Copenhagen vs Odense Boldklub en una sola apuesta. Nuestra IA identifica resultados que se complementan — por ejemplo, una victoria local con más de 2.5 goles y ambos equipos marcan. Todas las selecciones deben ganar para que la apuesta combinada pague.
Los xG (goles esperados) miden la calidad de las oportunidades de gol. Si FC Copenhagen tiene un xG de 1.8, significa que se espera que marque alrededor de 1-2 goles según la calidad de las oportunidades. El modelo usa el xG previo al partido para construir una tabla de probabilidad.
Sí, todas las predicciones en ProSoccer son completamente gratuitas. Puede ver marcadores predichos, probabilidades más/menos y sugerencias de bet builder para FC Copenhagen vs Odense Boldklub sin pagar ni registrarse.
Una apuesta de valor ocurre cuando la probabilidad de un resultado es mayor que la que sugieren las cuotas del bookmaker. Si nuestro modelo da a FC Copenhagen un 55% de probabilidad de ganar pero las cuotas implican solo 40%, eso es una apuesta de valor.
Las predicciones de IA utilizan modelado estadístico (distribución de Poisson) basado en datos históricos y métricas previas al partido. Son más confiables en muestras grandes que en un solo partido. Ninguna predicción está garantizada.