Modellen sier: Sunderland 29 prosent, uavgjort 29, Chelsea 42
Modellfamiliene er enige om utfalletDette gjelder Coros delmodeller. Sammenligningen med markedet vises nedenfor.
Sannsynligheter fra Coro-modellen · oppdateres fram mot avspark
Chelsea: Coro 42 %, markedet 45 %. Modellen ligger 3,1 prosentpoeng lavere.
Begge lag scorer: Coro 57 %, markedet 55 %. Modellen ligger 1,2 prosentpoeng høyere.
Over 2,5 mål: Coro 52 %, markedet 51 %. Modellen ligger 0,6 prosentpoeng høyere.
Chelsea har sterkest resultatform: 5 seire på 10 kamper, mot Sunderlands 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
Sunderland · kamp for kamp
Leeds25. okt. 2026 · Hjemme · Premier League0–0
Lech Poznan22. okt. 2026 · Borte · Europa League1–1
Bournemouth18. okt. 2026 · Borte · Premier League0–2
Torreense15. okt. 2026 · Borte · Europa League2–1
Brighton10. okt. 2026 · Hjemme · Premier League0–2
Manchester City20. sep. 2026 · Borte · Premier League3–5
AZ Alkmaar16. sep. 2026 · Hjemme · Europa League1–0
Arsenal12. sep. 2026 · Hjemme · Premier League0–2
Brentford5. sep. 2026 · Borte · Premier League1–1
Fulham30. aug. 2026 · Hjemme · Premier League1–0
Chelsea · kamp for kamp
Tottenham24. okt. 2026 · Hjemme · Premier League0–2
Everton17. okt. 2026 · Borte · Premier League2–0Bournemouth10. okt. 2026 · Hjemme · Premier League5–1Brentford18. sep. 2026 · Borte · Premier League0–3
Hull City12. sep. 2026 · Hjemme · Premier League2–2Arsenal6. sep. 2026 · Borte · Premier League1–2Brighton30. aug. 2026 · Hjemme · Premier League4–3Fulham24. aug. 2026 · Borte · Premier League3–2Sunderland24. mai 2026 · Borte · Premier League1–2Tottenham19. mai 2026 · Hjemme · Premier League2–1Formtallene 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.)
SunderlandChelseaSunderlandChelseaLagprofilen 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.
