Akte SV Werder Bremen
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SV Werder Bremen

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Platz
15.
Punkte
32
Tordifferenz
-20
Akte Werder Bremen — Club-Dossier SV Werder Bremen
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Auf einen Blick

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Bundesliga-Tabelle

Bundesliga-Tabelle Spieltag 32
# Verein Sp S U N T+ T- Diff Pkt
1 Bayern 32 26 5 1 116 35 +81 83
2 BVB 32 20 7 5 65 32 +33 67
3 Leipzig 32 19 5 8 63 42 +21 62
4 Leverkusen 32 17 7 8 66 43 +23 58
5 Stuttgart 32 17 7 8 66 46 +20 58
6 Hoffenheim 32 17 7 8 64 48 +16 58
7 Freiburg 32 12 8 12 45 53 -8 44
8 Eintracht 32 11 10 11 57 60 -3 43
9 Augsburg 32 11 7 14 42 56 -14 40
10 Mainz 32 9 10 13 41 50 -9 37
11 Gladbach 32 8 11 13 37 50 -13 35
12 HSV 32 8 10 14 36 51 -15 34
13 Union 32 8 9 15 37 57 -20 33
14 Koeln 32 7 11 14 47 55 -8 32
15 Werder 32 8 8 16 37 57 -20 32
16 Wolfsburg 32 6 8 18 42 67 -25 26
17 St. Pauli 32 6 8 18 27 55 -28 26
18 Heidenheim 32 5 8 19 38 69 -31 23

Top-Torschützen

Bundesliga Top-Torschützen Saison 25646

  1. 1
    Harry Kane
    Harry Kane
    Bayern · 32
    33 Tore
  2. 2
    Deniz Undav
    Deniz Undav
    Stuttgart · 29
    18 Tore
  3. 3
    Patrik Schick
    Patrik Schick
    Leverkusen · 30
    16 Tore
  4. 4
    Luis Díaz
    Luis Díaz
    Bayern · 29
    15 Tore
  5. 5
    Serhou Guirassy
    Serhou Guirassy
    BVB · 30
    15 Tore
# Spieler Verein Tore
6 Michael Olise Bayern 14
7 Andrej Kramaric Hoffenheim 14
8 Christoph Baumgartner Leipzig 13
9 Yan Diomande Leipzig 12
10 Said El Mala Koeln 12

Pinnacle Oracle

Form & Momentum

Werder — Form & Heim/Auswärts

Letzte 5
LLWDL
Heim
19 Pkt
Bilanz: 5-4-7 Tore: 19:29
Auswärts
13 Pkt
Bilanz: 3-4-9 Tore: 18:28

Letztes Ergebnis: Niederlage. Form der letzten 5 Spiele: L-L-W-D-L.

Die Form der letzten fünf Spiele ist der wichtigste Vorlauf-Indikator für kurzfristige Wetten. Ein Team mit drei Siegen in Folge ist signifikant unterbewertet, wenn die Quoten-Bewegung das Momentum noch nicht eingepreist hat. Der Pinnacle Oracle gewichtet diese Form mit etwa 30 Prozent gegenüber Tabellenposition (40 Prozent), Heim/Auswärts-Stats (20 Prozent) und Gegnerstärke (10 Prozent).

Vorlagengeber & Karten-Ranking

Bundesliga Top-Vorlagengeber

  1. 1
    Michael Olise
    Michael Olise
    Bayern · 24
    19 Vorlagen
  2. 2
    Julian Ryerson
    Julian Ryerson
    BVB · 28
    14 Vorlagen
  3. 3
    Luis Díaz
    Luis Díaz
    Bayern · 29
    13 Vorlagen
  4. 4
    Jamie Leweling
    Jamie Leweling
    Stuttgart · 25
    9 Vorlagen
  5. 5
    Andrej Ilic
    Andrej Ilic
    Union · 26
    9 Vorlagen
# Spieler Verein Vorlagen
6 Bazoumana Touré Hoffenheim 9
7 Farès Chaïbi Eintracht 9
8 Fisnik Asllani Hoffenheim 8
9 Konrad Laimer Bayern 8
10 Christoph Baumgartner Leipzig 8

Bundesliga Karten-Ranking (Gelb + Rot×3)

  1. 1
    Dominik Kohr
    Dominik Kohr
    Mainz · 32
    10 2
  2. 2
    Eric Martel
    Eric Martel
    Koeln · 24
    11 1
  3. 3
    Niklas Stark
    Niklas Stark
    Werder · 31
    6 2
  4. 4
    Marco Friedl
    Marco Friedl
    Werder · 28
    9 1
  5. 5
    Rocco Reitz
    Rocco Reitz
    Gladbach · 23
    8 1
# Spieler Verein G R Total
6 Nicolai Remberg HSV 11 0 11
7 Johan Manzambi Freiburg 4 2 6
8 Miro Muheim HSV 7 1 8
9 Moritz Jenz Wolfsburg 7 1 8
10 Wouter Burger Hoffenheim 7 1 8

Statistische Splits BETA

Was bewegt Bayerns Ergebnis wirklich — und was ist Mythos. Bootstrap-Konfidenzintervalle aus 68 Spielen der Kompany-Ära.

Split Gruppe A Gruppe B Δ ppg 95%-CI p-Wert Signifikanz
Heimspiele vs. Auswärtsspiele Heim 1.18 ppg · n=34 Auswärts 1.26 ppg · n=34 -0.09 [-0.71, 0.53] 0.81
Gegen Top-6-Gegner vs. Rest der Liga Gegen Top 6 0.67 ppg · n=24 Gegen Rest 1.52 ppg · n=44 -0.86 [-1.40, -0.28] 0.00 🟢
Mit vs. ohne Romano Schmid in der Startelf Mit Romano Schmid 1.26 ppg · n=66 Ohne Romano Schmid 0.00 ppg · n=2 +1.26 [0.95, 1.58] 0.00
Mit vs. ohne Senne Lynen in der Startelf Mit Senne Lynen 1.25 ppg · n=63 Ohne Senne Lynen 0.80 ppg · n=5 +0.45 [-0.72, 1.34] 0.40 🟡
Mit vs. ohne Jens Stage in der Startelf Mit Jens Stage 1.29 ppg · n=55 Ohne Jens Stage 0.92 ppg · n=13 +0.37 [-0.39, 1.10] 0.31 🟡
Mit vs. ohne Marco Friedl in der Startelf Mit Marco Friedl 1.31 ppg · n=54 Ohne Marco Friedl 0.86 ppg · n=14 +0.46 [-0.28, 1.13] 0.21 🟡
Mit vs. ohne Marco Grüll in der Startelf Mit Marco Grüll 1.06 ppg · n=36 Ohne Marco Grüll 1.41 ppg · n=32 -0.35 [-0.95, 0.26] 0.27
Belastungswoche (nach CL/Länderspielpause) vs. normale Woche Belastungswoche 0.00 ppg · n=0 Normale Woche 1.22 ppg · n=68 -1.22
Englische Woche (nach CL-Spiel) vs. ohne CL davor Nach CL 0.00 ppg · n=0 Ohne CL 1.22 ppg · n=68 -1.22
Volle Stärke (0 Ausfälle) vs. 2+ Schlüsselspieler-Ausfälle 0 Ausfälle 1.33 ppg · n=21 2+ Ausfälle 1.06 ppg · n=17 +0.27 [-0.59, 1.11] 0.52

Lesart: 🟢 statistisch signifikant · 🟡 indikativ (Stichprobe oder Effekt zu klein) · ⚪ kein Effekt nachweisbar · ⬜ ungetestet

ppg = Punkte pro Spiel (3 für Sieg, 1 für Remis, 0 für Niederlage). Δ ppg = Differenz der ppg zwischen den beiden Gruppen. 95%-CI = Bootstrap-Konfidenzintervall (10.000 Resamples). p-Wert < 0,05 = statistisch signifikant bei n ≥ 20.

Methodik: Single-Regime-Analyse (nur Kompany-Ära). xG fehlt im Plan und ist nicht enthalten. Bootstrap-CIs statt parametrischer Tests.
Fehlt im Datensatz: xG, PPDA, Distance Covered

Mythen-Check BETA

Was Fans glauben — und was die Daten sagen. Jeder Mythos wird gegen die echten Match-Daten getestet.

Bestätigt

"Gegen Top-6-Gegner tut sich Bayern schwer"

Gegen Top 6: 0.667 ppg · gegen Rest: 1.523 ppg (Δ -0.856).

Prediction-Relevanz: Adjustment -28.53pp für Top-6-Gegner.

Ungetestet

"Englische Wochen kosten Punkte"

Indikativ: Nach CL 0 ppg, ohne CL 1.221 ppg.

Prediction-Relevanz: Kein klares Adjustment.

Widerlegt

"Heimspiele sind anders"

Heim: 1.176 ppg · Auswärts: 1.265 ppg (Δ -0.089).

Prediction-Relevanz: Heimvorteil ist nicht überdurchschnittlich.

Was die Daten nicht sagen

Tabelle, Form und Quoten zeigen den Status quo. Sie sagen nichts darüber, ob ein Trainer vor der Entlassung steht, ein Schlüsselspieler verletzt ist oder ein Vorstand intern unter Druck steht. Genau hier setzt die Predictions-Seite an: dort fließen Saisonmärkte (Polymarket), Transfer-Gerüchte und Schedule Strength in die Bewertung ein — Faktoren, die in keiner Standardstatistik auftauchen.

Die Akte SV Werder Bremen wiederum liefert den historischen Kontext: Welche Krisen hat der Club schon überstanden, welche nicht. Wer Geld auf Bundesliga-Märkten bewegt, braucht alle drei Ebenen — Hard Stats, Forward Markets und institutionelles Gedächtnis.