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G 组📍 温哥华
小组赛 · 第 3 轮 · 北京时间 6 月 27 日 周六 11:00终场 1-5
🔥 进球大战🎯 实力悬殊

模型测算:新西兰 胜 4.2%、平 11.3%、比利时 胜 84.5%。

🎯 模型预测比利时胜 85%· 最可能 0-2
新西兰比利时
实力分 Elo · 差 31516251940
近期战绩1胜2平7负6胜3平1负
预期进球0.542.90

🤝 历史交锋 1 次 · 新西兰 0胜 · 平 0 · 比利时 1胜

规则生成结论 · 下方为模型数据简报

赛果复盘

方向命中 ✓

赛前模型最看好 客胜(85%);实际结果 客胜 —— 新西兰 1-5 比利时

模型赛前给「客胜」的概率是 85%(判断方向正确)

实际比分 1-5 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
11%
85%
新西兰4.2%11.3%比利时84.5%

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。

  • 0-213.5%
  • 0-313.1%
  • 0-49.5%
  • 0-19.1%
  • 1-27.4%

比分热力图 (主 ↓ / 客 →,%)

0123456+
03914131064
11577532
20122111
30000000
40000000
50000000
6+0000000

总进球分布 (预期 3.39 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

新西兰 实力分
1625
比利时 领先 315
比利时 实力分
1940
Elo 实力分走势对比(近 30 场)
新西兰1625比利时1940
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新西兰 近况球队页 →
127· 近 10
  • 2026-06-26vs 比利时1-5
  • 2026-06-21vs 埃及1-3
  • 2026-06-15@ 伊朗2-2
  • 2026-06-06@ 英格兰0-1
  • 2026-06-02@ 海地0-4
  • 2026-03-30vs Chile4-1
  • 2026-03-27vs Finland0-2
  • 2025-11-18@ 厄瓜多尔0-2
  • 2025-11-15@ 哥伦比亚1-2
  • 2025-10-14@ 挪威1-1
比利时 近况球队页 →
631· 近 10
  • 2026-07-10@ 西班牙1-2
  • 2026-07-06@ 美国4-1
  • 2026-07-01vs 塞内加尔3-2
  • 2026-06-26@ 新西兰5-1
  • 2026-06-21vs 伊朗0-0
  • 2026-06-15vs 埃及1-1
  • 2026-06-06vs 突尼斯5-0
  • 2026-06-02@ 克罗地亚2-0
  • 2026-03-31@ 墨西哥1-1
  • 2026-03-28@ 美国5-2
历史交锋

共交锋 1 次: 新西兰 0 · 0 平 · 比利时 1

  • 2026-06-26新西兰 (主)1-5
⚙️ 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_新西兰 = 攻强 1.43 × 对方守强 0.34 × 联赛均值 1.13 × 主场系数 1.00 = 0.545

λ_比利时 = 攻强 3.75 × 对方守强 0.68 × 联赛均值 1.13 = 2.903

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)。 0.993%

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。

新西兰 攻强:1.43新西兰 守强:0.68比利时 攻强:3.75比利时 守强:0.34训练样本:79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)