JFT vs Abyssal

Победа в матче

JFT: 15.0% (коэф 6.66)

Abyssal: 85.0% (коэф 1.18)

База модели: Glicko-2 (JFT 1337.7 vs Abyssal 1618.5).

• - Monte Carlo делает фаворитом Abyssal: по симуляциям серии вероятность 15.0% vs 85.0%.
• - Базовый сигнал силы — Glicko-2: JFT (1337.7) vs Abyssal (1618.5), затем вероятность уточняется формой, map pool и veto/picks.
• - Для оценки исхода выполнено 5 000 симуляций серии, поэтому победа в матче, тотал карт и точный счет серии считаются из одного распределения исходов.
• - Оценка по картам объединяет силу map pool и уверенность по выборке матчей, из-за чего вероятность сглаживается и не завышается на малых данных.
• - Коэффициенты (JFT 6.66, Abyssal 1.18) рассчитаны из вероятностей модели, это не букмекерская линия.

Вероятность счета в серии

• 0-2 — 57.6% (коэф 1.74)
• 1-2 — 27.4% (коэф 3.65)

• - Самые вероятные счета серии: 0-2 (57.6%) и 1-2 (27.4%).
• - Распределение счета строится через Monte Carlo по картам в формате BO3: каждая серия разыгрывается целиком, а затем агрегируется в вероятности счетов.
• - При близких шансах команд растет вероятность длинной серии, при явном перевесе фаворита повышается доля быстрых исходов.

Тотал карт

• - Тотал 2.5: Больше 36.2% / Меньше 63.8%.
• - Логика тотала берется из того же Monte Carlo-распределения: чем чаще серия доходит до decider в симуляциях, тем выше вероятность тотала больше.
• - Для live и матчей с известными пиками/decider расчет становится точнее, потому что учитываются конкретные карты серии.