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F 组📍 阿灵顿(达拉斯)
小组赛 · 第 3 轮 · 北京时间 6 月 26 日 周五 07:00终场 1-1
🔥 进球大战🐎 谨防爆冷

模型测算:日本 胜 55.0%、平 23.5%、瑞典 胜 21.5%。

🎯 模型预测日本胜 55%· 最可能 1-1
日本瑞典
实力分 Elo · 差 19319081715
近期战绩7胜2平1负3胜3平4负
预期进球1.891.11

🤝 历史交锋 1 次 · 日本 0胜 · 平 1 · 瑞典 0胜

规则生成结论 · 下方为模型数据简报

赛果复盘

方向落空 ✗

赛前模型最看好 主胜(55%);实际结果 平局 —— 日本 1-1 瑞典

模型赛前给「平局」的概率是 24%(高于此的另一结果未发生)

实际比分 1-1 是模型第 1 可能的比分(占 11%)

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
55%
24%
22%
日本55.0%23.5%瑞典21.5%

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。

  • 1-111.0%
  • 2-19.9%
  • 2-08.9%
  • 1-08.8%
  • 3-16.2%

比分热力图 (主 ↓ / 客 →,%)

0123456+
06531000
191162100
291052100
36631000
43321000
51110000
6+0000000

总进球分布 (预期 3.00 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

日本 实力分
1908
日本 领先 193
瑞典 实力分
1715
Elo 实力分走势对比(近 30 场)
日本1908瑞典1715
← 较早 · 最近 →
日本 近况球队页 →
721· 近 10
  • 2026-06-29@ 巴西1-2
  • 2026-06-25vs 瑞典1-1
  • 2026-06-20@ 突尼斯4-0
  • 2026-06-14@ 荷兰2-2
  • 2026-05-31vs Iceland1-0
  • 2026-03-31@ 英格兰1-0
  • 2026-03-28@ 苏格兰1-0
  • 2025-11-18vs Bolivia3-0
  • 2025-11-14vs 加纳2-0
  • 2025-10-14vs 巴西3-2
瑞典 近况球队页 →
334· 近 10
  • 2026-06-30@ 法国0-3
  • 2026-06-25@ 日本1-1
  • 2026-06-20@ 荷兰1-5
  • 2026-06-14vs 突尼斯5-1
  • 2026-06-04vs Greece2-2
  • 2026-06-01@ 挪威1-3
  • 2026-03-31vs Poland3-2
  • 2026-03-26@ Ukraine3-1
  • 2025-11-18vs Slovenia1-1
  • 2025-11-15@ 瑞士1-4
历史交锋

共交锋 1 次: 日本 0 · 1 平 · 瑞典 0

  • 2026-06-25日本 (主)1-1
⚙️ 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_日本 = 攻强 3.15 × 对方守强 0.53 × 联赛均值 1.13 × 主场系数 1.00 = 1.890

λ_瑞典 = 攻强 3.17 × 对方守强 0.31 × 联赛均值 1.13 = 1.110

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)。 0.079%

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。

日本 攻强:3.15日本 守强:0.31瑞典 攻强:3.17瑞典 守强:0.53训练样本:142数据截止:2026-08-12

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。

模型可信度回测(Brier、命中率、基线对照、校准曲线、失误案例)