Modellen sier: Real Madrid 74 prosent, uavgjort 12, PSV Eindhoven 14
Modellfamiliene spriker, så usikkerheten er høyere.Dette gjelder Coros delmodeller. Sammenligningen med markedet vises nedenfor.
Sannsynligheter fra Coro-modellen · oppdateres fram mot avspark
Vi viser sammenligningen automatisk når minst tre uavhengige markedskilder har komplette data.
Kontrolleres fortløpende fram mot kampstart.Real Madrid har sterkest resultatform: 9 seire på 10 kamper, mot PSV Eindhovens 3.
Utvalget stopper ved denne kampens avspark. Bytt mellom de siste fem og ti kampene, eller sammenlign lagenes form på samme kampsted.
Resultater Poeng per kamp i det valgte formutvalget.
Beskriver kampene lagene har spilt, ikke en modellert sannsynlighet.
Trykk på en rad for full kampside
Real Madrid · kamp for kamp
Racing Santander1. nov. 2026 · Borte · La Liga3–0
Barcelona25. okt. 2026 · Borte · La Liga2–1
RB Leipzig21. okt. 2026 · Hjemme · Champions League4–1
Sevilla18. okt. 2026 · Hjemme · La Liga4–1
AS Roma14. okt. 2026 · Borte · Champions League4–3
Villarreal10. okt. 2026 · Hjemme · La Liga1–0
Atletico Madrid20. sep. 2026 · Borte · La Liga1–2
Elche15. sep. 2026 · Borte · La Liga3–2
Rayo Vallecano12. sep. 2026 · Hjemme · La Liga4–1
Inter8. sep. 2026 · Hjemme · Champions League2–1
PSV Eindhoven · kamp for kamp
FC Porto20. okt. 2026 · Borte · Champions League1–0RB Leipzig13. okt. 2026 · Borte · Champions League0–1
Shakhtar Donetsk10. sep. 2026 · Hjemme · Champions League1–1
Bayern München28. jan. 2026 · Hjemme · Champions League1–2
Newcastle21. jan. 2026 · Borte · Champions League0–3Atletico Madrid9. des. 2025 · Hjemme · Champions League2–3
Liverpool26. nov. 2025 · Borte · Champions League4–1
Olympiakos Piraeus4. nov. 2025 · Borte · Champions League1–1
Napoli21. okt. 2025 · Hjemme · Champions League6–2
Bayer Leverkusen1. okt. 2025 · Borte · Champions League1–1Formtallene bruker bare registrerte kamper før avspark og kan gå på tvers av turneringer. Hver statistikk viser sitt faktiske antall datakamper. Eldre innbyrdes møter beskriver historikk, men sier mindre om dagens lag enn fersk form gjør.
Kryss av spillerne som er ute og trykk «Simuler».
Separat scenariomodell · Eksperimentell. Dette er en egen beregning for å utforske fravær. Den er ikke hovedprognosen og tallene kan derfor ha et annet utgangspunkt. Velg spillere og trykk «Simuler».
Når du tar bort en spiller, regner vi ut hvor mye spilleren pleier å bety ut fra registrerte kamper før avspark: mål, målgivende og spilletid. Landskamper bruker landslagshistorikk, mens klubbkamper bruker klubbhistorikk. Har vi ikke kampdata for spilleren, bruker vi et vanlig nivå for posisjonen. Effekten har en øvre grense, så ingen enkeltspiller får urimelig stort utslag. (Grunnlaget for selve prediksjonen står under «Hva bygger dette på?» i panelet over.)
Real MadridPSV EindhovenReal MadridPSV EindhovenIngen registrerte innbyrdes møter før avspark.
Lagprofilen bruker opptil ti registrerte kamper før avspark, også på tvers av sesonger og turneringer. Arena, dommer, oppstillinger, hendelser og spillerstatistikk oppdateres når kampfeeden publiserer dem.
Modellvurderingene er statistiske estimater fra Coros kampmodeller (Dixon-Coles, Elo og kalibrerte klassifiserere) og skal leses med synlig usikkerhet – ikke som fasit.
