· UEFA Women's Champions League
Køge
ATT
6/10
DEF
6/10
vs
Barcelona W
8/10
ATT
7/10
DEF
Programmé· Thu 29 Oct · 20:00
Meilleur choix
LES DEUX MARQUENT
69%
Score exact
Excellente
1-1
9.1%
10.93
Excellente
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
Compositions non encore annoncées — analyse complète de l'effectif ci-dessous
Køge22 joueurs
51.1/ 99Moyen
Meilleurs
1Yukina SakabeDEF76
2Sarah Katrine ThygesenMID71
3Mwanalima JerekoMID67
Barcelona W24 joueurs
66.1/ 99Solide
Meilleurs
1Caroline Graham HansenFWD97
2Clàudia Pina i MedinaFWD97
3Irene Paredes HernándezDEF95
Køge52
PlayerNote GlobaleImpactAgressivitéDiscipline
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
PlayerNote GlobaleImpactAgressivitéDiscipline
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
Classements des joueurs
Snipers
Plus grandes menaces de but
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
Mur
Meilleurs défenseurs
1
Irene Paredes HernándezBarcelona W
97
2
Marta TorrejónBarcelona W
68
3
Yukina SakabeKøge
67
4
Emma FlickKøge
58
5
Maria Uhre NielsenKøge
54
Contrôle
Meilleurs créateurs
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
Durs au mal
Plus susceptibles de cartons
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
Classement de force
Plus forts globalement
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

Questions fréquentes

Notre modèle de Poisson calcule la probabilité de chaque score possible pour Køge vs Barcelona W 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.

Le Bet Builder combine plusieurs sélections du match Køge vs Barcelona W en un seul pari. Notre IA identifie des résultats complémentaires — par exemple, une victoire à domicile associée à plus de 2,5 buts et les deux équipes marquent. Toutes les sélections doivent gagner pour que le pari combiné rapporte, ce qui signifie des cotes combinées plus élevées mais aussi un risque accru.

Les xG (buts attendus) mesurent la qualité des occasions de marquer. Si Køge 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.

Oui, tous les pronostics sur ProSoccer sont entièrement gratuits. Vous pouvez consulter les scores prédits, les probabilités plus/moins et les suggestions de bet builder pour Køge vs Barcelona W sans payer ni vous inscrire.

Un value bet se produit lorsque la probabilité d'un résultat est supérieure à celle suggérée par les cotes du bookmaker. Si notre modèle donne à Køge 55% de chances de gagner mais que les cotes n'impliquent que 40%, c'est un value bet.

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.

HubAujourd'huiEn directScore exactSignaux IAPlayer props