80.00%
Accuratezza 1X2 · 10 pronostici (3 mesi)
Fase finale
| # | Squadra | G | V | P | S | GF–GS | DR | Pts | Forma | Conference League |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Aris Thessalonikis | 32 | 11 | 13 | 8 | 34–32 | +2 | 31 |
V
V
V
V
V
|
— |
| 2 | Levadiakos | 32 | 15 | 7 | 10 | 63–47 | +16 | 31 |
S
V
V
V
S
|
— |
| 3 | OFI | 32 | 12 | 3 | 17 | 43–55 | -12 | 23 |
V
S
S
S
V
|
— |
| 4 | Volos NFC | 32 | 9 | 5 | 18 | 33–55 | -22 | 17 |
S
S
S
S
S
|
— |
Conference League
| # | Squadra | G | V | P | S | GF–GS | DR | Pts | Forma | Vincitore del titolo | Champions League | Europa League | Conference League |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | AEK Athens FC | 32 | 21 | 9 | 2 | 57–20 | +37 | 72 |
P
P
V
P
V
|
— | — | — | — |
| 2 | Olympiakos Piraeus | 32 | 19 | 9 | 4 | 51–17 | +34 | 66 |
P
V
P
S
V
|
— | — | — | — |
| 3 | PAOK | 32 | 18 | 10 | 4 | 59–25 | +34 | 64 |
P
P
P
V
S
|
— | — | — | — |
| 4 | Panathinaikos | 32 | 14 | 10 | 8 | 47–33 | +14 | 52 |
P
S
S
P
S
|
— | — | — | — |
Vincitore del titolo
Champions League
Europa League
Conference League
| # | Squadra | G | V | P | S | GF–GS | DR | Pts | Forma | Retrocessione |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Atromitos | 36 | 12 | 10 | 14 | 49–42 | +7 | 46 |
V
S
V
S
S
|
— |
| 2 | Kifisia | 36 | 9 | 14 | 13 | 40–51 | -11 | 41 |
V
P
S
V
V
|
— |
| 3 | Asteras Tripolis | 36 | 8 | 12 | 16 | 36–49 | -13 | 36 |
V
P
V
P
V
|
— |
| 4 | Panetolikos | 36 | 9 | 9 | 18 | 35–51 | -16 | 36 |
S
P
P
V
S
|
— |
| 5 | Larisa | 36 | 5 | 15 | 16 | 34–56 | -22 | 30 |
S
V
P
P
P
|
— |
| 6 | Panserraikos | 36 | 7 | 8 | 21 | 25–73 | -48 | 29 |
S
P
S
S
P
|
— |
Retrocessione
Statistiche giocatori
⚽ Marcatori
1
18
A. El Kaabi
Olympiakos Piraeus
2
17
L. Jović
AEK Athens FC
3
13
F. Pedrozo
Levadiakos
4
12
J. Bartolo
Asteras Tripolis
5
11
A. Ožbolt
Levadiakos
6
10
M. Baku
Atromitos
7
10
E. Salcedo
OFI
8
10
M. Taremi
Olympiakos Piraeus
9
10
Jorge Pombo
Kifisia
10
9
T. Fountas
OFI
👟 Assist
1
12
A. Živković
PAOK
2
10
T. Tsapras
Levadiakos
3
9
P. Michorl
Atromitos
4
8
S. Palacios
Levadiakos
5
8
G. Balzi
Levadiakos
6
7
R. Marin
AEK Athens FC
7
6
Taison
PAOK
8
6
Chiquinho
Olympiakos Piraeus
9
6
Daniel Podence
Olympiakos Piraeus
10
6
L. Rota
AEK Athens FC
🟨 Cartellini gialli
1
12
T. Nuss
OFI
2
12
M. Comba
Volos NFC
3
11
I. Kalinin
Panserraikos
4
10
G. Kargas
Volos NFC
5
10
J. Atanasov
Larisa
6
9
P. Michorl
Atromitos
7
8
A. Ivan
Panserraikos
8
8
V. De Marco
Panserraikos
9
8
Y. Larouci
Kifisia
10
8
F. Pérez
Larisa
Calibrazione del modello su questa lega
| Fascia di probabilità | Campione | Atteso | Reale | Δ |
|---|---|---|---|---|
| 50–60%% | 7 | 55.00% | 85.7% | +30.70% |
Basato su 10 previsioni verificate · Δ ≤ 5% = ottima calibrazione
xG: chi segna più (o meno) di quanto merita
| # | Squadra | Gol | xG | Δ | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Atromitos
|
30 | 22.60 | +7.40 |
|
| 2 |
OFI
|
21 | 13.73 | +7.27 |
|
| 3 |
Panetolikos
|
20 | 16.58 | +3.42 |
|
| 4 |
Asteras Tripolis
|
18 | 16.70 | +1.30 |
|
| 5 |
Panserraikos
|
15 | 14.29 | +0.71 |
|
| 6 |
AEK Athens FC
|
24 | 23.44 | +0.56 |
|
| 7 |
Aris Thessalonikis
|
17 | 16.45 | +0.55 |
|
| 8 |
Panathinaikos
|
20 | 20.03 | -0.03 |
|
| 9 |
Larisa
|
16 | 16.47 | -0.47 |
|
| 10 |
Levadiakos
|
16 | 16.59 | -0.59 |
|
| 11 |
Volos NFC
|
14 | 14.86 | -0.86 |
|
| 12 |
PAOK
|
18 | 21.31 | -3.31 |
|
| 13 |
Kifisia
|
16 | 20.57 | -4.57 |
|
| 14 |
Olympiakos Piraeus
|
13 | 23.53 | -10.53 |
|
Δ = Gol segnati − xG accumulato · verde = overperforma, rosso = underperforma
Domande frequenti
Quali previsioni sono disponibili per Super League?
Per Super League, ForzaPitch fornisce probabilità 1X2, gol attesi (xG), segnali Over 1.5 e Over 2.5 e proiezioni stagionali per titolo, qualificazioni europee e retrocessione per ogni squadra.
Quanto sono accurate le previsioni per Super League?
L'accuratezza per Super League è tracciata partita per partita e mostrata in questa pagina. Il modello è calibrato specificamente per Super League usando dati storici per lega.
Come vengono calcolate le proiezioni stagionali per Super League?
Le proiezioni stagionali usano 10.000 simulazioni Monte Carlo delle partite rimanenti, campionando dalle distribuzioni di probabilità dei match per stimare le probabilità di titolo, Champions League, Europa League e retrocessione per ogni squadra.