小组赛 · 第 轮 · 北京时间 7 月 1 日 周三 01:00终场 1-2
🐎 谨防爆冷

模型测算:科特迪瓦 胜 20.7%、平 26.2%、挪威 胜 53.1%。

🎯 模型预测挪威胜 53%· 最可能 1-1
科特迪瓦挪威
实力分 Elo · 差 11618021918
近期战绩7胜0平3负5胜2平3负
预期进球0.911.61

🤝 历史交锋 1 次 · 科特迪瓦 0胜 · 平 0 · 挪威 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(53%);实际结果 客胜 —— 科特迪瓦 1-2 挪威

模型赛前给「客胜」的概率是 53%(判断方向正确)

实际比分 1-2 是模型第 4 可能的比分(占 9%)

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
21%
26%
53%
科特迪瓦20.7%26.2%挪威53.1%

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。

  • 1-112.4%
  • 0-112.3%
  • 0-210.4%
  • 1-29.5%
  • 0-08.7%

比分热力图 (主 ↓ / 客 →,%)

0123456+
0912106210
171295210
23542100
31211000
40000000
50000000
6+0000000

总进球分布 (预期 2.52 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

科特迪瓦 实力分
1802
挪威 领先 116
挪威 实力分
1918
Elo 实力分走势对比(近 30 场)
科特迪瓦1802挪威1918
← 较早 · 最近 →
科特迪瓦 近况球队页 →
703· 近 10
  • 2026-06-30vs 挪威1-2
  • 2026-06-25@ 库拉索2-0
  • 2026-06-20@ 德国1-2
  • 2026-06-14vs 厄瓜多尔1-0
  • 2026-06-04@ 法国2-1
  • 2026-03-31vs 苏格兰1-0
  • 2026-03-28vs 韩国4-0
  • 2026-01-10@ 埃及2-3
  • 2026-01-06vs Burkina Faso3-0
  • 2025-12-31@ Gabon3-2
挪威 近况球队页 →
523· 近 10
  • 2026-07-11vs 英格兰1-2
  • 2026-07-05@ 巴西2-1
  • 2026-06-30@ 科特迪瓦2-1
  • 2026-06-26vs 法国1-4
  • 2026-06-22vs 塞内加尔3-2
  • 2026-06-16@ 伊拉克4-1
  • 2026-06-07@ 摩洛哥1-1
  • 2026-06-01vs 瑞典3-1
  • 2026-03-31vs 瑞士0-0
  • 2026-03-27@ 荷兰1-2
历史交锋

共交锋 1 次: 科特迪瓦 0 · 0 平 · 挪威 1

  • 2026-06-30科特迪瓦 (主)1-2
⚙️ 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_科特迪瓦 = 攻强 2.00 × 对方守强 0.40 × 联赛均值 1.13 × 主场系数 1.00 = 0.912

λ_挪威 = 攻强 4.25 × 对方守强 0.33 × 联赛均值 1.13 = 1.608

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)。 0.027%

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。

科特迪瓦 攻强:2.00科特迪瓦 守强:0.33挪威 攻强:4.25挪威 守强:0.40训练样本:117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)