Trippier
Neto
预计的入球数
发现来自 Trippier 和Neto的各种入球准则，包括每90分钟的入球数，每次射门的入球数, 每次射中的入球数和创造的入球数。
xG概述 不同xG的进球
目标减去预期进球数
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xG
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 0.09 | Xg 总数 | 2.74 |
| 0 | 远射的Xg | 0.42 |
| 0 | 头球的Xg | 0.19 |
| 0 | 点球的Xg | 0 |
| 0 | Xg 比率 | 0.68 |
| 0.03 | 在运动战中的 Xg | 2.87 |
| 0.06 | 在定位球中的Xg | 0 |
| 0.05 | 平均每次射门的Xg | 0.06 |
| 0.01 | 平均每玚比赛的Xg | 0.15 |
| 0.03 | 用脚踢进的Xg | 2.68 |
| -0.09 | 入球总数减去Xg总数 | 1.26 |
| 0 | 入球总数减去Xg 头球 | -0.19 |
| 0 | 入球总数减去占Xg点球 | 0 |
| -0.06 | 入球总数减去Xg任意球 | 0 |
| 0 | 入球总数减去Xg远射 | 0.58 |
| 0 | 入球总数减去Xg近射 | 0 |
进攻危险性
进攻威胁 指的是一名球员或一支球队通过创造进球机会直接影响比赛的能力。它考虑了诸如突破对手、在危险区域赢得球权以及射门的进攻动作，以及其他一些进攻指标。
表现 & 趋势
检验各种表现准则，Trippier 和Neto 以及他们在本赛季成绩的统计趋势。利用筛选器的功能可以选择一系列的表现指标和统计数据。
1vs1 指数
1vs1 指数 防守的
1vs1 指数 进攻的
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Trippier vs. Neto 技术和传球统计
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传球与进攻推进
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 441 | 有效性 累计 | 232 |
| 104 | 空间感 | 342 |
| 654 | 由低传球而造成的成功传球 | 423 |
| 2 | 由斜传球而造成的成功传球 | 3 |
| 18 | 由用脚清球而造成的成功传球 | 5 |
| 111 | 由投掷球而造成的成功传球 | 11 |
| 22 | 由角球而造成的成功传球 | 13 |
| 14 | 来自自家罚球区的成功传球 | 4 |
| 213 | 在比赛进行的30分钟内的成功传球 | 37 |
| 428 | 在比赛进行的60分钟内的成功传球 | 191 |
| 279 | 在比赛最后30分钟内的成功传球 | 298 |
| 3 | 来自对方罚球区的成功传球 | 28 |
| 701 | 来自右翼的成功传球 | 236 |
| 147 | 来自右半区域的成功传球 | 80 |
| 38 | 来自中场的成功传球 | 33 |
| 8 | 来自左半区域的成功传球 | 55 |
| 43 | 来自左翼的成功传球 | 190 |
| 158 | 一开始最有威胁的进攻次数 | 162 |
| 93.56 | 由低传球而造成的%的成功传球 | 87.94 |
| 40 | 由斜传球而造成的%的成功传球 | 50 |
| 94.87 | 由投掷球而造成的%的成功传球 | 91.67 |
| 57.89 | 由角球而造成的%的成功传球 | 50 |
| 46.15 | 由用脚清球而造成的%的成功传球 | 26.32 |
| 43.75 | 来自自家罚球区的%的成功传球 | 57.14 |
| 80.68 | 在比赛进行的30分钟内的%的成功传球 | 68.52 |
| 87.7 | 在比赛进行的60分钟内的%的成功传球 | 82.68 |
| 81.82 | 在比赛最后30分钟内的%的成功传球 | 76.61 |
| 30 | 来自对方罚球区的%的成功传球 | 63.64 |
| 72.88 | 来自左翼的%的成功传球 | 81.2 |
| 72.73 | 来自左半区域的%的成功传球 | 72.37 |
| 71.7 | 来自中场的%的成功传球 | 78.57 |
| 79.46 | 来自右半区域的%的成功传球 | 77.67 |
| 84.76 | 来自右翼的%的成功传球 | 77.89 |
| 82.56 | 传球的准确度% | 76.92 |
助攻次数
查看Trippier 射入的所有入球，在 2024/2025 赛季。我们提供每个入球的预估值 。使用筛选器，可以查看他的射门，并可以在最高入球值和最低入球值之间进行选择。
Trippier
Neto
分数
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 0 | 1vs1 指数 | 63.1 |
| 0 | 1vs1 指数 防守的 | 59.11 |
| 0 | 1vs1 指数 进攻的 | 63.14 |
| 17.48 | 进攻的干预措施 | 7.19 |
| 0 | 进攻危险性 | 70.81 |
进球和助攻
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 0.21 | 每场比赛得分最多的 | 0.51 |
| 0 | 入球数 | 4 |
| 3 | 助攻次数 | 5 |
| 0 | 远射的入球数 | 1 |
| 0 | 头球的入球数 | 0 |
| 0 | 点球的入球数 | 0 |
| 0 | 任意球的入球数 | 0 |
| 0 | 用脚踢进的入数球 | 4 |
| 1 | 射门的次数 | 35 |
| 0 | 射门的次数/命中率 | 7.27 |
| 17 | 创造的机会次数 | 16 |
| 0 | 最大的机会次数 | 0 |
| 0 | 预助攻 | 1 |
球的接触与比赛阶段
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 815 | 进攻性的接触次数 | 719 |
| 576 | 在控球阶段的进攻性触球次数 | 451 |
| 120 | 在进攻过度阶段的进攻性触球次数 | 165 |
| 69 | 在定位球阶段的进攻性触球次数 | 53 |
| 50 | 在二次进攻阶段的进攻性触球次数 | 60 |
| 93 | 在失去控球阶段的防守性触球次数 | 35 |
| 60 | 在防守过度阶段的防守性触球次数 | 33 |
| 56 | 在定位球阶段的防守性触球次数 | 26 |
| 41 | 在二次进攻阶段的防守性触球次数 | 41 |
| 125 | 在定位球阶段的总的触球次数 | 79 |
| 91 | 在二次进攻阶段的总的触球次数 | 101 |
球丢失
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 12 | 关键的失球 | 12 |
| 45 | 由低传球而造成的失球 | 58 |
| 3 | 由斜传球而造成的失球 | 3 |
| 21 | 由用脚清球而造成的失球 | 14 |
| 35 | 由头球而造成的失球 | 15 |
| 6 | 由投掷球而造成的失球 | 1 |
| 16 | 由角球而造成的失球 | 13 |
| 18 | 在自家罚球区内的失球 | 3 |
| 51 | 在比赛进行的30分钟内的失球 | 17 |
| 60 | 在比赛进行的60分钟内的失球 | 40 |
| 62 | 在比赛最后30分钟内的失球 | 91 |
| 7 | 在对方罚球区内的失球 | 16 |
| 198 | 失球的总数 | 167 |
球重新获得
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 248 | 得球权 总数 | 128 |
| 14 | 在自家罚球区内获得球权 | 6 |
| 54 | 在比赛进行的30分钟内获得球权 | 32 |
| 84 | 在比赛进行的60分钟内获得球权 | 43 |
| 30 | 在比赛最后的30分钟内获得球权 | 26 |
| 3 | 在对方的罚球区内获得球权 | 21 |
防御性的
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 51 | 地面对决胜出 | 32 |
| 29 | 地面对决落败 | 52 |
| 17 | 争项空中球胜出 | 11 |
| 12 | 争顶空中球落败 | 25 |
| 37 | 拦截 | 33 |
| 38 | 地面对决 | 12 |
| 74 | 头球防守 | 23 |
| 28 | 阻挡 | 25 |
| 80 | 抢断 | 84 |
| 29 | 用头清球的次数 | 36 |
| 47 | 用脚清球的次数 | 19 |
| 80 | 地面对决的总次数 | 84 |
| 63.75 | 地面对决胜出% | 38.1 |
| 36.25 | 地面对决落败% | 61.9 |
| 29 | 争顶空中球的总次数 | 36 |
| 58.62 | 争项空中球胜出% | 30.56 |
| 41.38 | 争顶空中球落败% | 69.44 |
| 78.5 | 防守的稳定性 | -16.2 |
运球
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 33 | 向前推进的带球 | 70 |
| 639 | 带球次数 总的 | 671 |
| 618 | 成功的带球次数 | 608 |
消除行动和投球
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 8 | 来自自家罚球区内的进攻次数 | 3 |
| 120 | 来自球场一区的进攻次数 | 20 |
| 189 | 来自球场二区的进攻次数 | 73 |
| 104 | 来自球场三区的进攻次数 | 118 |
| 71 | 在球场一区内的进攻次数 | 7 |
| 188 | 在球场二区内的进攻次数 | 56 |
| 119 | 在球场三区内的进攻次数 | 98 |
| 39 | 在对方罚球区内进攻的次数 | 64 |
| 315 | 来自右翼的进攻次数 | 94 |
| 74 | 来自右半区域的进攻次数 | 31 |
| 15 | 来自中场的进攻次数 | 9 |
| 3 | 来自左半区域的进攻次数 | 20 |
| 15 | 来自左翼的进攻次数 | 87 |
| 21 | 在球场一区被没收的进攻次数 | 33 |
| 49 | 在球场二区被没收的进攻次数 | 146 |
| 24 | 在球场三区被没收的进攻次数 | 136 |
| 6 | 在对方罚球区内被没收的进攻次数 | 25 |
薪资统计
Total 每90分钟
| Trippier | Model | Neto |
|---|---|---|
| 0 | 每百万薪资的进球数 | 0.4 |
| 4.04 | 每百万薪水的失球数 | 3.84 |
| 21.28 | 每百万薪资发动危险进攻 | 16.36 |
| 0.01 | 每百万薪水的预期进球数 | 0.28 |
| 0.4 | 每一百万薪资的助攻数 | 0.51 |
| 0.4 | 得分者每百万薪水得分 | 0.91 |
| 74.51 | 平均工资的百分比 | 132.68 |
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