Sashi vs BC.Game

Победа в матче

Sashi: 86.8% (коэф 1.15)

BC.Game: 13.2% (коэф 7.60)

База модели: Glicko-2 (Sashi 1553.0 vs BC.Game 1388.3).

• - Monte Carlo делает фаворитом Sashi: по симуляциям серии вероятность 86.8% vs 13.2%.
• - Базовый сигнал силы — Glicko-2: Sashi (1553.0) vs BC.Game (1388.3), 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 (Sashi 1.15, BC.Game 7.6) рассчитаны из вероятностей модели, это не букмекерская линия.

Вероятность счета в серии

• 2-0 — 57.0% (коэф 1.76)
• 2-1 — 29.9% (коэф 3.35)

• - Самые вероятные счета серии: 2-0 (57.0%) и 2-1 (29.9%).
• - 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 37.1% / Меньше 62.9%.
• - 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.