· UEFA Women's Champions League
Køge
ATT
6/10
DEF
6/10
vs
Barcelona W
8/10
ATT
7/10
DEF
Programado· Thu 29 Oct · 20:00
Mejor apuesta
AM
69%
Resultado exacto
Superior
1-1
9.1%
10.93
Superior
2-1
8.3%
12.06
1-2
7.8%
12.76
2-2
7.1%
14.08
1-0
5.3%
18.73
0-1
5%
19.82
3-1
5%
19.96
2-0
4.8%
20.66
141%
2.44TOP
X22%
4.51
237%
2.71
1X63%
X259%
1278%
Probable XI4-4-2
Andersen
Termansen
Callesen
Brandt
Ruedt
Oyama
Guy
Paulson
Pelgander
Korhonen
Óskarsdóttir
Impact Player Hot Head
Alineaciones aún no anunciadas — análisis completo de la plantilla a continuación
Køge22 jugadores
51.1/ 99Medio
Mejores
1Yukina SakabeDEF76
2Sarah Katrine ThygesenMID71
3Mwanalima JerekoMID67
Barcelona W24 jugadores
66.1/ 99Fuerte
Mejores
1Caroline Graham HansenFWD97
2Clàudia Pina i MedinaFWD97
3Irene Paredes HernándezDEF95
Køge52
PlayerValoración GlobalImpactoAgresividadDisciplina
Yukina Sakabe76679961
Sarah Katrine Thygesen71628561
Mwanalima Jereko67487678
Emelía Óskarsdóttir66685956
Emma Flick64587356
Zuzanna Witek62526067
Rikke Marie Madsen55565950
Maria Uhre Nielsen53543961
Nadia Nadim53415478
Aemu Oyama50485250
Kyra Taylor Carusa48433867
Alberte Vingum Andersen46453450
Emma Pelkowski46454550
Barcelona W40
PlayerValoración GlobalImpactoAgresividadDisciplina
Caroline Graham Hansen97999989
Clàudia Pina i Medina97998689
Irene Paredes Hernández95977978
Ewa Barbara Pajor93994483
Patricia Guijarro Gutiérrez92999965
Francisca Ramos Ribeiro Nazareth de Sousa90978961
Lua Calo73815750
Clara Serrajordi Díaz67994232
Victoria López Serrano Félix66994826
Catalina Thomás Coll Lluch6569950
Aitana Bonmatí i Conca64694661
Marta Torrejón63685950
Sydney Joy Schertenleib63705850
Rankings de jugadores
Francotiradores
Mayores amenazas de gol
1
Caroline Graham HansenBarcelona W
99
2
Clàudia Pina i MedinaBarcelona W
99
3
Ewa Barbara PajorBarcelona W
99
4
Lua CaloBarcelona W
81
5
Emelía ÓskarsdóttirKøge
68
Muro
Mejores defensas
1
Irene Paredes HernándezBarcelona W
97
2
Marta TorrejónBarcelona W
68
3
Yukina SakabeKøge
67
4
Emma FlickKøge
58
5
Maria Uhre NielsenKøge
54
Control
Mejores creadores
1
Clara Serrajordi DíazBarcelona W
99
2
Patricia Guijarro GutiérrezBarcelona W
99
3
Victoria López Serrano FélixBarcelona W
99
4
Francisca Ramos Ribeiro Nazareth de SousaBarcelona W
97
5
Sydney Joy SchertenleibBarcelona W
70
Malotes
Más propensos a cartones
1
Victoria López Serrano FélixBarcelona W
26
2
L. HermannKøge
32
3
Mille Gejl JensenKøge
32
4
Clara Serrajordi DíazBarcelona W
32
5
Alberte Vingum AndersenKøge
50
Ranking de poder
Más fuertes en general
1
Caroline Graham HansenBarcelona W
97
2
Clàudia Pina i MedinaBarcelona W
97
3
Irene Paredes HernándezBarcelona W
95
4
Ewa Barbara PajorBarcelona W
93
5
Patricia Guijarro GutiérrezBarcelona W
92

Preguntas frecuentes

Nuestro modelo de Poisson calcula la probabilidad de cada marcador posible para Køge vs Barcelona W 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 Køge vs Barcelona W 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 Køge 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 Køge vs Barcelona W 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 Køge 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.

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