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G 组📍 英格尔伍德(洛杉矶)
小组赛 · 第 1 轮 · 北京时间 6 月 16 日 周二 09:00
模型测算:伊朗 胜 58.0%、平 27.9%、新西兰 胜 14.1%。
🎯 模型预测伊朗胜 58%· 最可能 1-0
| 伊朗 | 新西兰 | |
|---|---|---|
| 实力分 Elo · 差 193 | 1863 | 1670 |
| 近期战绩 | 5胜2平3负 | 1胜1平8负 |
| 预期进球 | 1.44 | 0.57 |
🤝 历史交锋 无记录
比赛预测
模型基线58%
28%
14%
伊朗 胜 58.0%平 27.9%新西兰 胜 14.1%
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。
- 1-018.8%
- 0-014.0%
- 2-013.9%
- 1-111.5%
- 2-17.9%
比分热力图 (主 ↓ / 客 →,%)
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6+ | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 14 | 7 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 19 | 12 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 14 | 8 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 7 | 4 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 6+ | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
总进球分布 (预期 2.01 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
伊朗 实力分
1863
伊朗 领先 193
新西兰 实力分
1670
Elo 实力分走势对比(近 30 场)
伊朗1863新西兰1670
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5胜 2平 3负· 近 10 场
- 胜2026-06-04vs Mali2-0
- 胜2026-05-29vs Gambia3-1
- 胜2026-03-31@ Costa Rica5-0
- 负2026-03-27vs Nigeria1-2
- 平2025-11-18vs 乌兹别克斯坦0-0
- 平2025-11-13vs Cape Verde0-0
- 胜2025-10-14vs Tanzania2-0
- 负2025-10-10@ Russia1-2
- 胜2025-06-10vs North Korea3-0
- 负2025-06-05@ 卡塔尔0-1
新西兰 近况球队页 →
1胜 1平 8负· 近 10 场
- 负2026-06-06@ 英格兰0-1
- 负2026-06-02@ 海地0-4
- 胜2026-03-30vs Chile4-1
- 负2026-03-27vs Finland0-2
- 负2025-11-18@ 厄瓜多尔0-2
- 负2025-11-15@ 哥伦比亚1-2
- 平2025-10-14@ 挪威1-1
- 负2025-10-09@ Poland0-1
- 负2025-09-09vs 澳大利亚1-3
- 负2025-09-05@ 澳大利亚0-1
历史交锋
两队历史上尚无交锋记录。
⚙️ 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_伊朗 = 攻强 2.43 × 对方守强 0.53 × 联赛均值 1.13 × 主场系数 1.00 = 1.440
λ_新西兰 = 攻强 1.29 × 对方守强 0.39 × 联赛均值 1.13 = 0.569
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)。 0.013%
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。
伊朗 攻强:2.43伊朗 守强:0.39新西兰 攻强:1.29新西兰 守强:0.53训练样本:76 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。