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J1 League du Japon, 11e journée · mercredi 21 octobre, (heure de Paris) · Toyota Stadium

Nagoya Grampus - Cerezo Osaka

Pronostic du modèle et résultat du match

1:1Non réalisé
Nagoya Grampus42%
Match nul27%
Cerezo Osaka31%
Estimation du modèle à (heure de Paris), la dernière avant le coup d’envoi

En bref

Score final 1:1 : l’issue la plus probable selon le modèle — Nagoya Grampus gagne (42%) — ne s’est pas réalisée. C’est normal : une issue avec 42% de probabilité ne se réalise pas, en moyenne, dans environ 58 matchs sur 100.

Léger avantage pour Nagoya Grampus : 42% contre 31%, match nul 27%.

Le modèle attend un match riche en buts : 3,1 au total, contre une moyenne de 2,7 dans la compétition.

Plus de 2,5 buts : 59% ; les deux équipes marquent : 64%.

Pourquoi

  • Selon le classement de force, les équipes sont quasiment à égalité.
  • Nagoya Grampus compte 79 points de plus au classement Elo.

1 fait de plus en faveur du pronostic — dans Premium

Faits

  • Cerezo Osaka : 5 matchs sans victoire.
  • 5 dernières confrontations : Nagoya Grampus 2 victoires, Cerezo Osaka 2, 1 nul.

Probabilités

Buts attendus : Nagoya Grampus - Cerezo Osaka Qu’est-ce que le xG ?1,7–1,4
Nagoya Grampus ne perd pas69%
Cerezo Osaka ne perd pas58%
Pas de match nul73%
Les deux équipes marquent : oui64%
Les deux équipes marquent : non36%
Plus de 2,5 buts59%
Moins de 2,5 buts41%

Déroulement du match

  1. 3′Katsuhiro Nakayama · Nagoya Grampus1:0
  2. 26′Dion Cools · Cerezo Osaka
  3. 46′Yota Sato · Nagoya Grampus
  4. 49′Shinji Kagawa · Cerezo Osaka
  5. 62′Pablo Sabbag · Cerezo Osaka1:1
  6. 66′Lucas Fernandes · Cerezo Osaka
  7. 94′Hayato Okuda · Cerezo Osaka
Remplacements (7)
  1. 59′Hidemasa Koda ↔ Tsukasa Morishima · Nagoya Grampus
  2. 60′Tomoya Koyamatsu ↔ Katsuhiro Nakayama · Nagoya Grampus
  3. 60′Yuya Yamagishi ↔ Kensuke Nagai · Nagoya Grampus
  4. 69′Satoki Uejo ↔ Yota Komi · Cerezo Osaka
  5. 70′Masahito Ono ↔ Takuya Uchida · Nagoya Grampus
  6. 81′Solomon Sakuragawa ↔ Pablo Sabbag · Cerezo Osaka
  7. 90′Reiya Sakata ↔ Lucas Fernandes · Cerezo Osaka

Statistiques du match

Nagoya GrampusCerezo Osaka
  • 1,05Buts attendus (xG)0,67
  • 58Possession, %42
  • 14Tirs9
  • 3Cadrés4
  • 2Grosses occasions2
  • 2Corners1
  • 13Fautes10
  • 4Hors-jeu2
  • 1Cartons jaunes4
  • 0Cartons rouges0

Compositions

Minutes — le temps de jeu du joueur s’il est inférieur à 90 ; à droite — la note du joueur sur le match.

Nagoya Grampus

  1. GBDaniel Schmidt6,4
  2. DEFTeruki Hara7,1
  3. DEFYota Sato8,2
  4. MILTomoki Takamine7,3
  5. MILTakuya Uchida70′7,7
  6. MILSho Inagaki7,1
  7. MILKatsuhiro Nakayama60′7,5
  8. MILRyuji Izumi6,7
  9. MILYudai Kimura6,2
  10. MILTsukasa Morishima59′7,1
  11. MILKensuke Nagai60′6,3
Entrés en jeu (4)
  1. ATTYuya Yamagishi30′6,1
  2. MILHidemasa Koda31′6,4
  3. MILTomoya Koyamatsu30′6,2
  4. MILMasahito Ono20′6,4

Cerezo Osaka

  1. GBKosuke Nakamura6,5
  2. DEFJavier Hernández7,5
  3. DEFDion Cools7,2
  4. DEFRikito Inoue7,0
  5. DEFHayato Okuda7,0
  6. DEFTravis Takahashi7,3
  7. MILShinji Kagawa6,7
  8. MILShunta Tanaka7,2
  9. MILLucas Fernandes89′7,5
  10. MILYota Komi69′6,6
  11. ATTPablo Sabbag81′7,5
Entrés en jeu (3)
  1. ATTSolomon Sakuragawa9′
  2. MILSatoki Uejo21′6,3
  3. ATTReiya Sakata1′

Forme

Nagoya Grampus

  • 17.10à l’extérieur · Kashiwa Reysol3:1
  • 11.10à l’extérieur · Kawasaki Frontale2:1
  • 19.09à l’extérieur · FC Tokyo0:1
  • 12.09à l’extérieur · V-Varen Nagasaki0:2
  • 06.09Machida Zelvia1:3

Cerezo Osaka

  • 17.10Kawasaki Frontale2:4
  • 10.10Yokohama F.Marinos0:0
  • 19.09à l’extérieur · V-Varen Nagasaki1:1
  • 12.09à l’extérieur · Sanfrecce Hiroshima1:6
  • 06.09Tokyo Verdy0:0

Confrontations directes

  • 17.05.2026Cerezo Osaka - Nagoya Grampus6:1
  • 04.04.2026Nagoya Grampus - Cerezo Osaka3:0
  • 04.10.2025Nagoya Grampus - Cerezo Osaka2:1
  • 08.03.2025Cerezo Osaka - Nagoya Grampus1:1
  • 30.06.2024Cerezo Osaka - Nagoya Grampus2:1

Il s’agit d’une estimation statistique du modèle, pas d’une recommandation. Une issue à 42% de probabilité ne se produira pas dans environ 58 matchs sur 100. Comment lire les probabilités →