Celtic - St. Mirren: Spielstatistiken

Ich tippe auf den Heimsieg (Celtic), da ihre statistische Überlegenheit deutlich ist — Celtic hat in der Saison 20 Siege gegenüber 7 von St. Mirren und gewinnt zu Hause 73% der Spiele. Die Offensivstärke Celtics zuhause ist deutlich höher: im Schnitt 2.2 Tore pro Spiel, 20.07 Schüsse gesamt und 7.47 Schüsse aufs Tor, während St. Mirren auswärts nur 1.06 Tore erzielt, 11.69 Schüsse abgibt und 3.19 Schüsse aufs Tor hat. Defensiv dominieren die Gastgeber ebenfalls — Celtic kassiert zuhause im Schnitt 0.8 Tore und hat ein durchschnittliches xG gegen von 0.8, während St. Mirren auswärts 1.94 Tore kassiert bei einem xG gegen von 1.58, was auf eine größere Verwundbarkeit der Gäste hinweist. Zusätzlich hat Celtic 53% zu null Spiele zuhause und bleibt in 7% der Partien ohne eigenen Torerfolg, während St. Mirren auswärts kein einziges zu null (0%) und in 31% der Auswärtsspiele ohne eigenen Treffer bleibt, was den Heimvorteil verstärkt. Unter Berücksichtigung des höheren xG (2.36 vs 1.33), der größeren Anzahl an Schüssen aufs Tor und der besseren Form in den letzten 5 Spielen (Celtic: 3 Siege, 1 Unentschieden, 1 Niederlage, durchschnittlich 2.0 Pkt; St. Mirren: 3 Siege, 0 Unentschieden, 2 Niederlagen, durchschnittlich 1.8 Pkt) halte ich den Sieg von Celtic für am wahrscheinlichsten.

Die Signale sind gemischt: Celtic hat eine saisonale BTT-Rate von 13% zu Hause und hält eine Weiße Weste in 50% der Heimspiele, während St. Mirren auswärts eine BTT-Quote von 69% und 0% saubere Auswärtstore aufweist. In den letzten 5 Spielen verzeichneten beide Teams in 60% der Begegnungen BTT; in diesem Zeitraum erzielte jede Mannschaft im Schnitt 1.4 Tore und kassierte 1.0 Tor. Blickt man auf xG, erzeugt Celtic 1.38 xG zu Hause, während St. Mirren auswärts 1.58 xG zulässt; gleichzeitig kreiert St. Mirren 1.33 xG auswärts bei 1.39 xG, die Celtic zu Hause zulässt, was echte Chancen von beiden Seiten nahelegt. Zusätzlich erzielt St. Mirren im Schnitt 1.06 Tore auswärts bei einer Conversion-Rate von 9%, und Celtic trifft zu Hause nur 0.63 Mal bei einer Rate von 5% — in Kombination mit der Tatsache, dass St. Mirren auswärts 1.94 Gegentore zulässt, erhöht dies die Wahrscheinlichkeit für Beide Teams treffen. Aus diesen Gründen schätze ich die Wahrscheinlichkeit für 'Beide Teams treffen (BTT) - Ja' auf 65% und für 'Nein' auf 35%, wobei ich das Szenario 'Ja' als stärkeres Signal wähle.

Die xG-Analyse zeigt insgesamt etwa 2,84 Tore: Celtic ~1,48 Tore ((1.38 + 1.58)/2) und St. Mirren ~1,36 Tore ((1.33 + 1.39)/2). Diese Summe von 2,84 liegt über dem Ligadurchschnitt von 2,69 und stimmt mit den letzten 5 Spielen überein, in denen beide Teams je 1,4 Tore erzielen (insgesamt 2,8), was die Wahrscheinlichkeit für Über 1.5 Tore erhöht. Saisonstatistiken zeigen große Streuung – St. Mirren hat in 94% der Spiele mehr als 1.5 Tore, Celtic 44%; der Anteil der Spiele über 2.5 liegt bei 50% für St. Mirren und 19% für Celtic, daher ist Über 2.5 möglich, aber weniger sicher als Über 1.5. Celtic hat 50% Clean Sheets zuhause, und St. Mirren verzeichnet BTTS in 69% der Spiele, weshalb das stärkste und sicherste Signal aus den Daten OVER 1.5 ist.

Das wahrscheinlichste Szenario ist zur Halbzeit unentschieden und am Ende ein Sieg von Celtic (X/1). Die Gastgeber haben zur Halbzeit in 56% ihrer Heimspiele ein Unentschieden (drawingAtHTPercentage_home = 56%) und in 4 der letzten 5 Spiele endete die erste Halbzeit unentschieden (last5_drawingAtHT_overall_home = 80%, also 4 von 5). St. Mirren kassiert nach der Halbzeit häufig Tore, besonders in den Schlussphasen — 11 Gegentore in den Minuten 76–90 (goals_conceded_min_76_to_90_away = 11) und bei 94% ihrer Auswärtsspiele fallen Tore nach der Halbzeit (over05_2hg_percentage_away = 94%), was die Wahrscheinlichkeit eines entscheidenden Treffers nach der Halbzeit erhöht. Celtic erzeugt mehr Schüsse aufs Tor (3,88 vs. 3,19) und hat ein xG von 1,38 zuhause bei gleichzeitigem xG gegen St. Mirren von 1,58, und die Defensive der Gäste lässt im Schnitt 1,94 Gegentore pro Spiel zu (seasonConcededAVG_away = 1.94), daher deute ich das Szenario X/1 als das stärkste Signal aus den Daten an.