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D 组📍 英格尔伍德（洛杉矶）· 主场
小组赛 · 第 1 轮 · 北京时间 6 月 13 日 周六 09:00终场 4-1
⚔️ 势均力敌🤝 平局气息
模型测算:美国 胜 31.4%、平 30.7%、巴拉圭 胜 37.9%。
🎯 模型预测巴拉圭胜 38%· 最可能 1-1
| 美国 | 巴拉圭 | |
|---|---|---|
| 实力分 Elo · 差 51 | 1806 | 1755 |
| 近期战绩 | 6胜1平3负 | 4胜2平4负 |
| 预期进球 | 1.02 | 1.14 |
🤝 历史交锋 6 次 · 美国 4胜 · 平 0 · 巴拉圭 2胜
赛果复盘
方向落空 ✗赛前模型最看好 客胜(38%);实际结果 主胜 —— 美国 4-1 巴拉圭。
模型赛前给「主胜」的概率是 31%(高于此的另一结果未发生)。
实际比分 4-1 不在模型最可能的前几个比分内(属相对小概率结果)。
单场结果有偶然性,一两场命中或落空都不说明模型整体水平 —— 模型在大量比赛上的准确度见 可信度页。
比赛预测
模型基线31%
31%
38%
美国 胜 31.4%平 30.7%巴拉圭 胜 37.9%
最可能比分 Top 5单场最可能出现的确切比分(按概率排序),通常偏低 —— 与「预期总进球(均值)」不同,均值被大比分拉高。
- 1-114.1%
- 0-112.5%
- 0-012.2%
- 1-011.1%
- 1-27.7%
比分热力图 (主 ↓ / 客 →,%)
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6+ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 12 | 13 | 8 | 3 | 1 | 0 | 0 |
| 1 | 11 | 14 | 8 | 3 | 1 | 0 | 0 |
| 2 | 6 | 7 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 2 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 6+ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
总进球分布 (预期 2.16 球)所有可能比分按概率加权的平均总进球数(均值);通常高于「最可能比分」的进球数,因为大比分把均值拉高。
012345678+
推演 · 把因素叠到模型上
拖动即时改上方看板所有结果 —— 非模型输出、非任何预测/投注建议
AI 看点
本场 AI 看点暂缺(未生成或未过审,已诚实回退)。
球队对比 · 历史
美国 实力分
1806
美国 领先 51
巴拉圭 实力分
1755
Elo 实力分走势对比(近 30 场)
美国1764巴拉圭1798
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6胜 1平 3负· 近 10 场
- 负2026-06-06vs 德国1-2
- 胜2026-05-31vs 塞内加尔3-2
- 负2026-03-31vs 葡萄牙0-2
- 负2026-03-28vs 比利时2-5
- 胜2025-11-18vs 乌拉圭5-1
- 胜2025-11-15vs 巴拉圭2-1
- 胜2025-10-14vs 澳大利亚2-1
- 平2025-10-10vs 厄瓜多尔1-1
- 胜2025-09-09vs 日本2-0
- 负2025-09-06vs 韩国0-2
巴拉圭 近况球队页 →
4胜 2平 4负· 近 10 场
- 胜2026-06-05vs Nicaragua4-0
- 负2026-03-31@ 摩洛哥1-2
- 胜2026-03-27@ Greece1-0
- 胜2025-11-18@ 墨西哥2-1
- 负2025-11-15@ 美国1-2
- 负2025-10-14@ 韩国0-2
- 平2025-10-10@ 日本2-2
- 胜2025-09-09@ Peru1-0
- 平2025-09-04vs 厄瓜多尔0-0
- 负2025-06-10@ 巴西0-1
历史交锋
共交锋 6 次: 美国 4 胜 · 0 平 · 巴拉圭 2 胜
- 胜2026-06-12美国 (主)4-1
- 胜2025-11-15美国 (主)2-1
- 胜2018-03-27美国 (主)1-0
- 胜2016-06-11美国 (主)1-0
- 负2011-03-29美国 (主)0-1
- 负2007-07-02美国 (主)1-3
⚙️ 模型如何得出这个结论?(完整推导 + 局限性)展开 ▾
λ 推导模型给该队这场的预期进球数 = 攻强 × 对方守强 × 联赛均值 ×(主场系数)。λ 越大,进球越多。(每队预期进球)
λ_美国 = 攻强 2.42 × 对方守强 0.37 × 联赛均值 1.13 × 主场系数 1.00 = 1.016
λ_巴拉圭 = 攻强 2.15 × 对方守强 0.47 × 联赛均值 1.13 = 1.143
策略:dixon_coles在泊松模型上对 0-0/1-0/0-1/1-1 等低比分做相关性修正的经典足球模型。 · 截断损失比分矩阵只算到 7-7,超出部分概率被截掉再归一;这里是被截掉的总概率(通常极小)。 0.004%
强度参数(模型输入)
攻强球队场均进球相对国际 A 级平均的倍数;>1 表示进攻强于平均。 越高进攻越强;守强球队场均失球相对平均的倍数 —— 数值越高代表防守越弱(越容易失球)。 数值越高代表防守越弱。
美国 攻强:2.42美国 守强:0.47巴拉圭 攻强:2.15巴拉圭 守强:0.37训练样本:114 场数据截止:2026-06-13
模型局限性声明
- 历史交锋场次未知
- 未启用主场修正(中立场地,主场系数=1.0)
注:模型不考虑伤病、停赛、天气、战术克制、临场状态等模型外因素。