Serie AStadio Olimpico, Roma23°12 km/h

    Read in English
    RomaRomaBollinnehav & hög press
    vs
    InterInterBollinnehav & kontroll
    Modellens tips: 1 · Roma (36%)Soft kryssBästa värdet enligt modellen: Under 2,5 @ 2.15 (+9 %)

    Roma mot Inter · Serie A

    1 · Roma 36%X 32%32% Inter · 2

    Analys: Roma – Inter

    Sofia Andersson · · Modellens läsning av matchen · Så funkar prognoserna

    Tre inbördes möten i rad där gästerna har dragit det längsta strået -> Två inbördes möten i rad där gästerna har dragit det längsta strået, men det lilla urvalet på fyra matcher sedan 2021 väger lätt mot hemmalagets form och de förväntade målen. Roma har åtta raka segrar i bagaget och har gjort mål i 18 raka matcher, vilket visar på en stark offensiv. Inter har också tre raka segrar och är inte att underskatta, men deras defensiva sårbarhet kan bli avgörande.

    Med ett xPoints på 7.2 mot Inters 5.2 har Roma en klar fördel när det kommer till den underliggande statistiken. Romarna lyckas generera en xG på 3.2 per match, vilket är något högre än gästernas 3.0. Även defensivt ser det starkt ut för hemmalaget med en xGA på 0.59 jämfört med Inters 1.3. Romas press har skördat framgångar, med xG inom åtta sekunder från att ha vunnit bollen på 0.92 mot Inters 0.32.

    De förväntade målen pekar mot en jämn tillställning: 1.37 för hemmalaget och 1.29 för gästerna. Det mest troliga resultatet är 1-1, med 13% sannolikhet. Dock är oddset på en hemmaseger intressant med tanke på modellens fördel för Roma och deras nuvarande form. Över 2,5 mål med 49% sannolikhet och båda lagen mål på 54% visar dock på en viss osäkerhet kring målsnittet.

    Trots att modellen lutar åt en målsnål match, kan Romas starka offensiva form och press göra det värt att överväga spel på över 2,5 mål också.

    RomaRoma
    Form WWWWW
    Ligaranking xG #1xGA #2xT #1xP/match #1Points #1
    Nyckelspelare
    • Matias SouleLWxG 1,16 · xT 0,33
    • Paulo DybalaRWxG 0,43 · xT 0,71
    • Wesley FrançaLWxG 0,02 · xT 0,62
    InterInter
    Form DDWWW
    Ligaranking xG #2xGA #7xT #2xP/match #5Points #2
    Nyckelspelare
    • Pio EspositoFxG 0,83 · xT 0,01
    • Federico DimarcoLWBxG 0,19 · xT 0,45
    • Luis HenriqueRWxG 0,04 · xT 0,07

    Matchprognos: Roma – Inter

    Predikterad resultatmatris

    Inter →
    Roma →
    0
    1
    2
    3
    4+
    0
    0–07.4%
    0–18.7%
    0–25.8%
    0–32.5%
    0–4+1.1%
    1
    1–09.3%
    1–112.8%
    1–28.0%
    1–33.4%
    1–4+1.5%
    2
    2–06.6%
    2–18.5%
    2–25.4%
    2–32.3%
    2–4+1.0%
    3
    3–03.0%
    3–13.9%
    3–22.5%
    3–31.1%
    3–4+0.5%
    4+
    4+–01.4%
    4+–11.8%
    4+–21.1%
    4+–30.5%
    4+–4+0.2%
    Sannolikhet per slutresultat. Rader = hemmamål, kolumner = bortamål.

    Troligaste resultaten

    1. 1.1-113%
    2. 2.1-09%
    3. 3.0-19%
    4. 4.2-18%
    5. 5.1-28%
    Förväntade mål
    1,37–1,29
    Båda lagen gör mål
    54%

    Över/under mål

    Förväntade mål: 2,7
    Under 2,551%
    @2.15EV+9%
    Över 2,549%
    @1.72

    Färdiga spelförslag

    Fler kombis & bygg egen i betbuildern →

    01 · 2 ben

    Trygg

    • Dubbelchans Roma eller oavgjort (1X)65%
    • Under 3,5 mål72%

    Kombinerad sannolikhet

    47%

    Skäligt odds

    2.11

    Två ben som drar åt samma håll — sannolikheten är räknad exakt ur resultatmatrisen, inte multiplicerad.

    02 · 3 ben

    Balanserad

    • Dubbelchans Roma eller oavgjort (1X)65%
    • Under 2,5 mål51%
    • Leon Patrick Bailey Butler gör mål31%

    Kombinerad sannolikhet

    –

    Skäligt odds

    –

    Hela kupongen prissätts gemensamt via 20 000 simulerade matcher — målskytten samspelar med resultat och målantal, aldrig naiv multiplikation.

    03 · 4 ben

    Djärv

    • Båda lagen gör mål54%
    • Över 2,5 mål49%
    • Leon Patrick Bailey Butler gör mål31%
    • Hakan Çalhanoğlu får kort23%

    Kombinerad sannolikhet

    –

    Skäligt odds

    –

    Målfesten: båda lagen nätar och minst tre mål, plus matchens troligaste målskytt och kortkandidat — allt prissatt gemensamt via 20 000 simulerade matcher.

    Odds & spelvärde

    Modellens värdespel

    Spel där modellens sannolikhet överstiger vad oddset antyder (EV+).

    • Under 2.551% sannolikhet@2.15BetsafeEV+9%referensodds
    • Under 2.551% sannolikhet@2.15BetssonEV+9%referensodds
    • Under 2.551% sannolikhet@2.15NordicbetEV+9%referensodds
    Spelbolag1 · RomaX2 · Inter
    Betsafe2.52
    EV+ 8%
    3.40    		2.72
    Betsson2.55
    EV+ 8%
    3.40    		2.75
    Nordicbet2.55
    EV+ 8%
    3.40    		2.75
    Pinnacle2.60
    EV+ 3%
    3.25    		2.77

    Odds uppdaterade 11 sep. 13:39

    Statistik

    Inbördes möten

    4 matcher
    Roma 1Oavgjort 0Inter 3
    Mål: 3–7 (⌀ 2,5)

    Head-to-head based on Serie A data since 2021.

    Nyckelfakta

    • Inter Milan har vunnit de 2 senaste inbördes mötena
    • AS Roma på 8 raka segrar
    • AS Roma har gjort mål i 18 raka matcher
    • Inter Milan på 3 raka segrar
    • AS Roma har 4 raka hemmasegrar
    xG & xGA per match — 3-matchers glidande medelvärde

    Heldragen linje = skapat (xG), streckad = insläppt (xGA).

    Roma
    Inter
    När mål görs och släpps in — 2026
    Roma (10–1)
    Inter (8–3)
    Passningsnätverk

    Senaste 5 matcherna. Cirkelstorlek = antal passningar, linjetjocklek = kombinationer mellan spelare. Spelriktning åt höger.

    Roma
    Bryan Cristante: 211 passningar, xT 0.31CristanteMario Hermoso: 190 passningar, xT 0.77HermosoGianluca Mancini: 150 passningar, xT 0.53ManciniManu Kone: 149 passningar, xT 0.2KonePaulo Dybala: 139 passningar, xT 1.85DybalaWesley França: 132 passningar, xT 1.62FrançaEmanuele Lulli: 104 passningar, xT 0.3LulliEvan Ndicka: 102 passningar, xT 0.05NdickaMile Svilar: 96 passningar, xT 0.01SvilarMatias Soule: 76 passningar, xT 0.25SouleDaniele Ghilardi: 73 passningar, xT 0.11Ghilardi
    Inter
    Alessandro Bastoni: 263 passningar, xT 0.75BastoniManuel Akanji: 179 passningar, xT 0.17AkanjiNicolò Barella: 154 passningar, xT 0.45BarellaFederico Dimarco: 143 passningar, xT 1.13DimarcoHakan Calhanoglu: 132 passningar, xT 0.09CalhanogluPiotr Zielinski: 130 passningar, xT 0.39ZielinskiYann Bisseck: 117 passningar, xT 0.3BisseckJosep Martinez: 114 passningar, xT 0.04MartinezBenjamin Jacques Marcel Pavard: 94 passningar, xT 0.18PavardPetar Sucic: 81 passningar, xT 0.32SucicAndy Diouf: 76 passningar, xT 0.93Diouf
    xT-nätverk

    Samma nätverk viktat efter offensivt hot (xT): cirkelstorlek = hur mycket hot spelaren skapar, linjetjocklek = kombinationernas hot. Senaste 5 matcherna, spelriktning åt höger.

    Roma
    Bryan Cristante: 211 passningar, xT 0.31CristanteMario Hermoso: 190 passningar, xT 0.77HermosoGianluca Mancini: 150 passningar, xT 0.53ManciniManu Kone: 149 passningar, xT 0.2KonePaulo Dybala: 139 passningar, xT 1.85DybalaWesley França: 132 passningar, xT 1.62FrançaEmanuele Lulli: 104 passningar, xT 0.3LulliEvan Ndicka: 102 passningar, xT 0.05NdickaMile Svilar: 96 passningar, xT 0.01SvilarMatias Soule: 76 passningar, xT 0.25SouleDaniele Ghilardi: 73 passningar, xT 0.11Ghilardi
    Inter
    Alessandro Bastoni: 263 passningar, xT 0.75BastoniManuel Akanji: 179 passningar, xT 0.17AkanjiNicolò Barella: 154 passningar, xT 0.45BarellaFederico Dimarco: 143 passningar, xT 1.13DimarcoHakan Calhanoglu: 132 passningar, xT 0.09CalhanogluPiotr Zielinski: 130 passningar, xT 0.39ZielinskiYann Bisseck: 117 passningar, xT 0.3BisseckJosep Martinez: 114 passningar, xT 0.04MartinezBenjamin Jacques Marcel Pavard: 94 passningar, xT 0.18PavardPetar Sucic: 81 passningar, xT 0.32SucicAndy Diouf: 76 passningar, xT 0.93Diouf

    Lagen i siffror

    PerformanceRomaInter
    Points99
    xPoints7.25.2
    xG per match3.23
    xGA per match0.591.3
    xG within 8s of winning the ball0.920.32
    xGA within 8s of losing the ball0.090.21
    Playing styleRomaInter
    Build-up efficiency0.290.31
    Field tilt0.770.73
    xT per match2.71.9
    xTA per match0.430.67
    Won balls, offensive half3427
    Pressing intensity0.220.23
    Pressing efficiency0.340.32
    Pressing efficiency, offensive half0.270.33
    Entries into the box per match2925
    Entries into the box against57
    Pass completion %0.840.86
    Pass completion % under pressure0.780.81
    Passes per match545600
    Passes against per match270275
    Switches of play per match38.842.1
    Long balls per match3342
    Set piecesRomaInter
    xG from free kicks00.03
    Corners per match5.66.4
    Corners against per match25.4
    xG per corner0.020.07
    xGA per corner against0.090.01
    First touch, offensive corners %0.710.58
    First touch, defensive corners %0.330.62
    OtherRomaInter
    Throw-in control0.750.79
    MålvakternaMile Svilar (Roma)Josep Martinez (Inter)
    Räddningar89
    Räddnings-%89%75%
    xG-förhindrat78%84%
    Ingripanden0 (0%)0 (0%)

    Lagen & fler matcher i omgången

    Roma
    Spelschema, form & speltips
    Inter
    Spelschema, form & speltips

    Vanliga frågor

    Vem vinner Roma mot Inter?

    Roma är favoriten med 36% vinstchans i vår analys. Hela 1X2-bilden: Roma 36%, oavgjort 32%, Inter 32%.

    Vad är det troligaste resultatet?

    Troligast slutar matchen 1-1 (13% sannolikhet).

    Blir det över eller under 2,5 mål?

    Måltrycket pekar mot över 2,5 mål: 49% mot under 51%.

    Gör båda lagen mål?

    Chansen att båda lagen gör mål ligger på 54%.

    Är det här AI-speltips?

    Ja – många söker efter det som AI-speltips eller AI bet builder. Vi kallar det hellre datadriven analys: prognosen väger samman hundratals mått per lag – förväntade mål och poäng, presshöjd och presseffektivitet, expected threat, fältlutning, kantanfall, fasta situationer, nyckelspelares form och mycket mer – i stället för tyckande. Letar du AI-fotbollstips är det precis den här typen av analys.

    Varför låses vissa ben i betbuildern?

    Samma regler som hos spelbolagens byggare: ben som motsäger eller redan följer av kupongen går inte att kombinera — till exempel korrekt resultat 2–1 med under 2,5 mål. Skillnaden är att vi inte slår upp reglerna i en tabell utan räknar dem direkt ur resultatmatrisen.

    Fler matcher i ligan

    UdineseUdinese
    1–1
    ComoComo
    1 20%X 27%2 53%
    Modellen missade tecknet
    ParmaParma
    0–1
    CagliariCagliari
    1 33%X 35%2 32%
    Modellen missade tecknet
    InterInter
    4–1
    MonzaMonza
    1 70%X 18%2 13%
    Modellen träffade rätt tecken

    Prognoserna bygger på PlaymakerAI:s matchmodell och är modellens bedömning — inte spelrekommendationer. Spela ansvarsfullt.