RPS（排序概率分数）
我们的主指标。衡量预测的胜平负概率与真实结果的有序距离——随机猜测约 0.222，完美模型为 0。越低越好。
Brier 分数
概率的多分类准确性度量：预测与实际结果之间的平均平方距离。越低越好。
xG（预期进球）
球队创造机会的质量折算成进球数。有覆盖时用逐场 xG，没有时用估计值。
λ（预期进球）
模型对特定比赛中每支球队的预期进球数——整个比分矩阵的核心输入。
Dixon-Coles
带低比分修正的足球比分双变量泊松模型，按联赛分别拟合历史结果。
市场 λ 注入
比分引擎把总进球期望对齐周五市场价格并按 b=0.7 混合两个矩阵——市场信息是输入，不是答案。
Elo 评分
每场比赛后更新的动态实力评分，按净胜球和重要性缩放。越高越强。
置信门控
当比赛的最大概率超过仅在验证段选定的阈值时，标记为「高置信」。准确率声明必须绑定覆盖率。
覆盖率
通过置信门控的比赛占比。没有覆盖率的准确率数字毫无意义——我们从不单独发布。
Edge（去水后）
我们的概率与市场去水隐含概率之差。在宣称任何优势之前，我们会先用符号检验做系统性测试。
常见问题
为什么你们的主打准确率是 53% 而不是 60%？
因为全样本 1X2 准确率存在由市场信息决定的物理上限（五大联赛 53–55%）。「全样本 60%」是不可能实现的——这正是我们把门控准确率与覆盖率成对发布的原因。
你们的概率是投注建议吗？
不是。本站所有内容都是用于信息和娱乐的统计估计。我们从不发布投注建议，也不接受博彩广告。
模型多久更新一次？
预测每天在开球前锁定（UTC 02:30），终场后自动对账。事后不做任何编辑或删除。