Paderborn’s exposed backline invites pressure, while Stuttgart’s stronger attacking expectation and corner threat should keep the contest moving forward. With both sides carrying incentive to seize control, sustained momentum makes goals beyond the opening strike likely.
Match GoalsOver 2.5
Meilleur choix
Plus 2.5
75%
Score exact
2-1
7.8%
19.00
1-1
7.5%
8.50
2-2
7.3%
13.00
1-2
7%
8.50
3-1
5.4%
41.00
3-2
5.1%
41.00
2-3
4.6%
21.00
1-3
4.4%
11.00
144%
5.75TOP
X21%
4.20
236%
1.53
1X65%
X257%
1280%
Combiné
3 sélections
Stuttgart’s 2.42 xG against Paderborn’s 1.05 points to an away side likely to control the contest, while Paderborn’s defence is 5% weaker than average. The 3.47 combined xG supports over 2.5 goals, with enough home threat for both teams to score as Stuttgart emerge as the likeliest winners.
1Match WinnerVfB Stuttgart
2Match GoalsOver 2.5
3Both Teams to ScoreYes
Probable XI3-5-2
Pruhs
Götze
Horst
Sticker
Lippmann
Curda
Đurić
Mohr
Obermair
Zeitler
Vidovic
Impact Player Hot Head Shooter
Marvin Pieringer — always sniffing around the box — the kind of player who just ends up on the scoresheet
Rayan Philippe — always sniffing around the box — the kind of player who just ends up on the scoresheet
Stefano Marino — gets in behind constantly, so a goal here would surprise nobody
Compositions non encore annoncées — analyse complète de l'effectif ci-dessous
Paderborn21 joueurs
51.0/ 99Moyen
Meilleurs
1Mattes HansenDEF61
2Sven MichelFWD59
3Deniz ZeitlerFWD58
VfB Stuttgart26 joueurs
55.2/ 99Solide
Meilleurs
1Angelo StillerMID77
2Leonidas Stergiou DEF75
3Atakan Karazor MID70
Paderborn35
PlayerNote GlobaleImpactAgressivitéDiscipline
Mattes Hansen61545467
Sven Michel59644550
Deniz Zeitler58605450
Laurin Curda57526056
Steffen Tigges57545461
Felix Götze 56515261
Jano ter Horst55495161
Gabriel Vidovic54515161
Tjark Scheller53534756
Nyamekye Awortwie-Grant52544850
Nick Bätzner52504956
Markus Schubert51513950
Jonah Sticker49444956
VfB Stuttgart47
PlayerNote GlobaleImpactAgressivitéDiscipline
Angelo Stiller77796366
Leonidas Stergiou 75994550
Atakan Karazor 70495791
Josha Vagnoman66456478
Maximilian Mittelstädt64495478
Tiago Tomás61645850
Nikolas Nartey59634956
Fabian Bredlow57583450
Ameen Al-Dakhil57674550
Jeff Chabot57585453
Luca Jaquez57526156
Jarzinho Malanga56545656
Dzenan Pejcinovic56623950
Pronostics Avant-Match· Compositions non encore annoncées
Buteurs
Attaquants au plus fort impact
1
Sven Michel
Paderborn
Impact
64
4.75
2
Tiago Tomás
VfB Stuttgart
Impact
64
2.30
3
Dzenan Pejcinovic
VfB Stuttgart
Impact
62
2.10
4
Deniz Zeitler
Paderborn
Impact
60
4.75
5
Stefano Marino
Paderborn
Impact
60
3.60
6
Deniz Undav
VfB Stuttgart
Impact
57
1.80
Classements des joueurs
Snipers
Plus grandes menaces de but
1
Sven MichelPaderborn
64
2
Tiago TomásVfB Stuttgart
64
3
Dzenan PejcinovicVfB Stuttgart
62
4
Deniz ZeitlerPaderborn
60
5
Stefano MarinoPaderborn
60
Mur
Meilleurs défenseurs
1
Leonidas Stergiou VfB Stuttgart
99
2
Ameen Al-DakhilVfB Stuttgart
67
3
Jeff ChabotVfB Stuttgart
58
4
Mattes HansenPaderborn
54
5
Nyamekye Awortwie-GrantPaderborn
54
Contrôle
Meilleurs créateurs
1
Angelo StillerVfB Stuttgart
79
2
Bilal El KhannoussVfB Stuttgart
63
3
Nikolas NarteyVfB Stuttgart
63
4
Jarzinho MalangaVfB Stuttgart
54
5
Laurin CurdaPaderborn
52
Durs au mal
Plus susceptibles de cartons
1
Raphael ObermairPaderborn
1
Agressivité 59
2
Stefano MarinoPaderborn
15
Agressivité 56
3
Chris FührichVfB Stuttgart
15
Agressivité 55
4
Bilal El KhannoussVfB Stuttgart
27
Agressivité 57
5
Grischa PrömelVfB Stuttgart
33
Agressivité 53
Classement de force
Plus forts globalement
1
Angelo StillerVfB Stuttgart
77
2
Leonidas Stergiou VfB Stuttgart
75
3
Atakan Karazor VfB Stuttgart
70
4
Josha VagnomanVfB Stuttgart
66
5
Maximilian MittelstädtVfB Stuttgart
64
Questions fréquentes
Notre modèle de Poisson calcule la probabilité de chaque score possible pour Paderborn vs VfB Stuttgart en fonction des buts attendus (xG) de chaque équipe. Les 3 scores les plus probables sont affichés ci-dessus avec leurs pourcentages de probabilité. Même le score le plus probable dépasse rarement 12-15% de chance, car le football est un sport à faible score.
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Les xG (buts attendus) mesurent la qualité des occasions de marquer. Si Paderborn a un xG de 1,8, cela signifie qu'on s'attend à ce qu'ils marquent environ 1-2 buts selon la qualité des occasions. Le modèle utilise les xG pré-match pour construire un tableau de probabilité pour tous les scores possibles.
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Les pronostics IA utilisent la modélisation statistique (distribution de Poisson) basée sur des données historiques et des métriques pré-match. Ils sont plus fiables sur de grands échantillons que sur un match unique. Aucun pronostic n'est garanti — le football a une imprévisibilité inhérente.