VfL Bochum vs Hannover 96 Statistics & Analysis

May 09, 2026 - 11:00

1 1.37

1 1.24

xG Accuracy: 85%

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Tracked markets vs full-time result

Each row compares the model’s highlighted side (or lean) to what happened at full time.

Market Prediction Result Outcome
Plus / Moins de 2.5 Moins de 2.5 Moins de 2.5 (2 goals) ✔ Correct
Les deux équipes marquent BTTS Non Oui ✖ Incorrect
1X2 VfL Bochum Dessiner ✖ Incorrect
Analyse du score exact 1-1 1-1 ✔ Correct

Briefing IA du match

Résumé du match IA

Ci-dessous, un instantané compact, axé sur les chiffres, aligné avec le même moteur que les cartes ci-dessus.

Ligue: 2. Bundesliga
Rencontre: VfL Bochum vs Hannover 96
Coup d'envoi: 2026-05-08 11:30:00
1X2 (modèle): Domicile 38.3% · Match nul 29.5% · Extérieur 32.2%
xG (affiché): VfL Bochum 1.37 — Hannover 96 1.24 (xG total ≈ 2.61)
Ligne principale / en-tête (Choix principal de pari lorsqu'il est affiché): Under 2.5 goals
Modèle : 51.6% · Impliqué : 37.3% · Avantage de probabilité : +14.3 pts · Est. EV : +35.7%
BTTS (modèle): Oui 54.6% · Non 45.4%
Score exact (meilleure estimation): 1-1 (12.5%)

Utilisez les cartes pour le classement ; ce texte ne fait que reformuler les mêmes entrées sous forme narrative.

Le score exact reste à haute variance même lorsqu'une ligne est la plus probable sur le papier.

Meilleur pari et analyse

Angle principal mis en évidence sur la page : Under 2.5 goals.

La probabilité du modèle est comparée à la probabilité implicite des cotes pour mettre en évidence un avantage de probabilité ; l'EV utilise la même probabilité du modèle avec le meilleur prix décimal suivi.

Aucune sélection n'est garantie ; la variance est particulièrement importante dans les marchés de score.

FAQ

Qui a l'avantage sur le marché du vainqueur du match ?

Utilisez les pourcentages du modèle 1X2 dans le résumé et la carte de marché 1X2 : le côté avec le plus haut % du modèle est l'inclinaison du modèle, mais vérifiez l'EV — une inclinaison peut toujours être -EV après les cotes.

Le score correct le plus probable est-il un bon pari ?

Généralement non en tant que pari autonome : le score le plus probable reste un événement de queue à faible probabilité absolue (souvent à un chiffre, parfois dans les faibles dizaines). Utilisez-le comme contexte ; gardez toute mise sur un score exact dans la catégorie « amusant / petit ».

Comment dois-je lire l'EV par rapport à un écart de probabilité ?

Avantage de probabilité = probabilité du modèle moins probabilité implicite (rapporté ici en points de pourcentage). EV ≈ probabilité du modèle × meilleures cotes décimales suivies − 1, affiché comme retour par unité de mise. Ils sont liés mais ne sont pas des étiquettes interchangeables.

Pourquoi le 1X2 peut-il sembler peu attrayant alors que les totaux ne le sont pas ?

Les cotes serrées en 1X2 intègrent souvent une répartition équitable à trois voies, de sorte que l'EV sur le vainqueur du match peut être négatif même lorsque Over/Under ou BTTS diverge encore du modèle — comparez la ligne 1X2 sur les cartes de marché à O/U et BTTS.

Facteurs de risque

Mouvement des cotes : les probabilités implicites et l'EV évoluent avec les cotes.
Échantillon / lacunes dans les données : les ligues à faible information élargissent les bandes de prévision.
État en direct : les buts et les cartons rouges ne sont pas modélisés ici.
Variance des scores : le score le plus probable reste généralement un résultat à faible probabilité absolue (souvent bien en dessous de 20 %).

Méthodologie

Entrées : Même ensemble structuré de faits que la page de prédiction publique (instantané xG / Poisson, EV du marché lorsque disponible, moteur de décision v2).
Conformité : Cadre éducatif uniquement ; pas de conseils personnalisés.

Dernière mise à jour

May 17, 2026 (UTC)

Comment utiliser ceci

Concentrez-vous sur la ligne principale lorsque vous souhaitez une idée exploitable.
N’associez pas plusieurs choix à bords fins ensemble ;les bords ne s’ajoutent pas de manière fiable.
Traitez les longshots uniquement comme des jeux facultatifs à enjeux élevés.

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2. Bundesliga — Classement

#	ÉQUIPE	J	V	N	D	Pts
1	FC Schalke 04	33	20	7	6	67
2	SV Elversberg	33	17	8	8	59
3	Hannover 96	33	16	11	6	59
4	SC Paderborn 07	33	17	8	8	59
5	SV Darmstadt 98	33	13	13	7	52
6	Hertha BSC	33	14	9	10	51
7	1. FC Kaiserslautern	33	15	4	14	49
8	1. FC Nürnberg	33	12	9	12	45
9	Karlsruher SC	33	12	8	13	44
10	VfL Bochum	33	10	11	12	41
11	Holstein Kiel	33	11	8	14	41
12	1. FC Magdeburg	33	12	3	18	39
13	Dynamo Dresden	33	10	8	15	38
14	Eintracht Braunschweig	33	10	7	16	37
15	Fortuna Düsseldorf	33	11	4	18	37
16	Arminia Bielefeld	33	9	9	15	36
17	SpVgg Greuther Fürth	33	9	7	17	34
18	Preußen Münster	33	6	12	15	30

#	ÉQUIPE	J	BP	BC	+/-	Pts
1	SV Elversberg	33	61	39	+22	59
2	Hannover 96	33	57	41	+16	59
3	SV Darmstadt 98	33	57	43	+14	52
4	SC Paderborn 07	33	57	45	+12	59
5	Dynamo Dresden	33	52	52	0	38
6	1. FC Magdeburg	33	52	57	-5	39
7	Karlsruher SC	33	52	62	-10	44
8	1. FC Kaiserslautern	33	51	47	+4	49
9	FC Schalke 04	33	49	31	+18	67
10	VfL Bochum	33	47	46	+1	41
11	Arminia Bielefeld	33	47	50	-3	36
12	Hertha BSC	33	46	38	+8	51
13	SpVgg Greuther Fürth	33	46	68	-22	34
14	1. FC Nürnberg	33	44	42	+2	45
15	Holstein Kiel	33	43	46	-3	41
16	Preußen Münster	33	38	58	-20	30
17	Eintracht Braunschweig	33	36	53	-17	37
18	Fortuna Düsseldorf	33	33	50	-17	37

#	ÉQUIPE	J	xG	xGC	+/-	Pts
1	SC Paderborn 07	33	56.3	36.5	+19.8	59
2	FC Schalke 04	33	49.1	30.0	+19.1	67
3	Hannover 96	33	52.2	36.8	+15.4	59
4	SV Elversberg	33	49.5	37.0	+12.5	59
5	1. FC Magdeburg	33	51.5	44.5	+7.0	39
6	VfL Bochum	33	50.7	45.7	+5.0	41
7	1. FC Nürnberg	33	44.6	41.1	+3.5	45
8	1. FC Kaiserslautern	33	44.9	43.0	+1.9	49
9	SV Darmstadt 98	33	50.5	50.0	+0.5	52
10	Arminia Bielefeld	33	45.2	44.8	+0.4	36
11	Dynamo Dresden	33	42.4	42.9	-0.5	38
12	Hertha BSC	33	43.4	46.3	-2.9	51
13	Fortuna Düsseldorf	33	39.6	47.4	-7.8	37
14	Eintracht Braunschweig	33	36.4	46.3	-9.9	37
15	Holstein Kiel	33	40.0	52.2	-12.2	41
16	SpVgg Greuther Fürth	33	37.4	50.6	-13.2	34
17	Preußen Münster	33	36.4	53.8	-17.4	30
18	Karlsruher SC	33	39.5	60.6	-21.1	44