Both sides carry a credible threat, while fragile defenses leave little room for a quiet contest. Bremen’s home intent should meet Hoffenheim’s sharper attack in an open, back-and-forth battle; even if the hosts’ finishing is inconsistent, the visitors look capable of helping drive the match beyond two goals.
Match GoalsOver 2.5
Meilleur choix
LES DEUX MARQUENT
61%
Score exact
Excellente
1-1
11%
8.50
Excellente
2-1
8.5%
12.00
1-2
8.3%
9.50
1-0
7.3%
17.00
0-1
7.1%
15.00
2-2
6.4%
10.00
2-0
5.7%
21.00
0-2
5.3%
15.00
139%
2.90TOP
X24%
3.80
237%
2.20
1X63%
X261%
1276%
Combiné
5 sélections
Combined xG of 3.44 and 1.39 first-half xG point to an early goal and a match likely to clear 2.5, with both teams to score supported by fragile Bremen and leaky Hoffenheim defenses. Their 10.07 combined expected corners also favors over 8.5; Niclas Füllkrug is a compelling anytime scorer in a game with chances at both ends.
1Match GoalsOver 2.5
2Both Teams to ScoreYes
3First Half Over/UnderOver 0.5
4Corners Over/UnderOver 8.5
5GoalscorersAnytime
Confirmed XI3-5-2
1
Hein
5
Pieper
33
Schmetgens
32
Friedl
13
Arthur
15
Reis
44
Regeer
8
Weiser
20
Chuki
17
Grüll
10
Füllkrug
Impact Player Hot Head
Werder Bremen34 joueurs
52.2/ 99Moyen
Meilleurs
1Maximilian WöberDEF93
2Niclas Füllkrug FWD90
3Mick SchmetgensDEF72
TSG Hoffenheim23 joueurs
54.4/ 99Moyen
Meilleurs
1Koki MachidaDEF77
2Wouter BurgerMID71
3Ozan Kabak DEF68
Classements des joueurs
Snipers
Plus grandes menaces de but
1
Niclas Füllkrug Werder Bremen
88
2
Paul Bright Max ErevbenagieWerder Bremen
67
3
Salim MusahWerder Bremen
60
4
Justin Njinmah Werder Bremen
55
5
Max MoerstedtTSG Hoffenheim
55
Mur
Meilleurs défenseurs
1
Maximilian WöberWerder Bremen
99
2
Niklas StarkWerder Bremen
71
3
Ozan Kabak TSG Hoffenheim
71
4
Julián MalatiniWerder Bremen
70
5
Oskar WojcikWerder Bremen
62
Contrôle
Meilleurs créateurs
1
Wouter BurgerTSG Hoffenheim
79
2
Leon AvdullahuTSG Hoffenheim
64
3
Romano SchmidWerder Bremen
61
4
Jens Stage Werder Bremen
59
5
Patrice CovicWerder Bremen
59
Durs au mal
Plus susceptibles de cartons
1
Niklas StarkWerder Bremen
1
Agressivité 62
2
Max MoerstedtTSG Hoffenheim
1
Agressivité 96
3
BernardoTSG Hoffenheim
3
Agressivité 75
4
Marco Friedl Werder Bremen
7
Agressivité 40
5
Keke ToppWerder Bremen
7
Agressivité 91
Classement de force
Plus forts globalement
1
Maximilian WöberWerder Bremen
93
2
Niclas Füllkrug Werder Bremen
90
3
Koki MachidaTSG Hoffenheim
77
4
Mick SchmetgensWerder Bremen
72
5
Patrice CovicWerder Bremen
72
Questions fréquentes
Notre modèle de Poisson calcule la probabilité de chaque score possible pour Werder Bremen vs TSG Hoffenheim 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 Werder Bremen vs TSG Hoffenheim 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 Werder Bremen 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 Werder Bremen vs TSG Hoffenheim 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 Werder Bremen 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.