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I 组📍 东拉瑟福(纽约)
小组赛 · 第 1 轮 · 北京时间 6 月 17 日 周三 03:00终场 3-1
🔥 进球大战

模型测算:法国 胜 59.6%、平 23.0%、塞内加尔 胜 17.4%。

🎯 模型预测法国胜 60%· 最可能 1-1
法国塞内加尔
实力分 Elo · 差 21620421826
近期战绩7胜0平3负4胜1平5负
预期进球1.910.94

🤝 历史交锋 1 次 · 法国 1胜 · 平 0 · 塞内加尔 0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 主胜(60%);实际结果 主胜 —— 法国 3-1 塞内加尔

模型赛前给「主胜」的概率是 60%(判断方向正确)

实际比分 3-1 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
60%
23%
17%
法国59.6%23.0%塞内加尔17.4%

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。

  • 1-110.9%
  • 2-010.6%
  • 1-010.5%
  • 2-19.9%
  • 3-06.7%

比分热力图 (主 ↓ / 客 →,%)

0123456+
06531000
1101152000
2111051000
37631000
43310000
51110000
6+1000000

总进球分布 (预期 2.85 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

法国 实力分
2042
法国 领先 216
塞内加尔 实力分
1826
Elo 实力分走势对比(近 30 场)
法国2042塞内加尔1826
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法国 近况球队页 →
703· 近 10
  • 2026-07-18vs 英格兰4-6
  • 2026-07-14vs 西班牙0-2
  • 2026-07-09vs 摩洛哥2-0
  • 2026-07-04@ 巴拉圭1-0
  • 2026-06-30vs 瑞典3-0
  • 2026-06-26@ 挪威4-1
  • 2026-06-22vs 伊拉克3-0
  • 2026-06-16vs 塞内加尔3-1
  • 2026-06-08vs Northern Ireland3-1
  • 2026-06-04vs 科特迪瓦1-2
塞内加尔 近况球队页 →
415· 近 10
  • 2026-07-01@ 比利时2-3
  • 2026-06-26vs 伊拉克5-0
  • 2026-06-22@ 挪威2-3
  • 2026-06-16@ 法国1-3
  • 2026-06-09@ 沙特阿拉伯0-0
  • 2026-05-31@ 美国2-3
  • 2026-03-31vs Gambia3-1
  • 2026-03-28vs Peru2-0
  • 2026-01-18@ 摩洛哥0-3
  • 2026-01-14vs 埃及1-0
历史交锋

共交锋 1 次: 法国 1 · 0 平 · 塞内加尔 0

  • 2026-06-16法国 (主)3-1
⚙️ 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_法国 = 攻强 4.34 × 对方守强 0.39 × 联赛均值 1.13 × 主场系数 1.00 = 1.912

λ_塞内加尔 = 攻强 2.90 × 对方守强 0.29 × 联赛均值 1.13 = 0.939

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)。 0.083%

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。

法国 攻强:4.34法国 守强:0.29塞内加尔 攻强:2.90塞内加尔 守强:0.39训练样本:147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)