近期状态
用于表达最近阶段的执行稳定性、决策连贯性与比赛节奏。它适合描述趋势，但不应简单等同于连续胜负，因为对手强度与比赛环境也会影响表面结果。
概率分析实验室
浏览器内即时重算
LOL赛事专家预测模型
选择两种战队风格，调整近期状态、版本理解、地图资源与对位倾向，观察不同比赛假设如何改变胜率区间。下方数据为交互演示样本，不代表正在进行或即将开始的真实赛程。
模型输出
胜率区间模拟
置信状态
战队 A 样本
%
VS
战队 B 样本
%
战队 A 模拟区间
%–%
更新时间：每次调整后在当前浏览器中即时计算
无法比较相同样本
战队 A 与战队 B 必须采用不同风格样本，模型才能计算相对差异。
样本指标并列比较
0–100 标准化值
本工具用于探索变量之间的关系。样本数值固定保存在页面中，不连接实时比赛、盘口或外部预测服务。
Factor analysis
如何阅读模型中的四类因素
英雄联盟比赛并不是单一强弱值的直接比较。战队可能拥有更稳定的常规表现，却在特定版本、分路对位或阵容节奏中失去原有优势。因此，工具将常见判断拆分为有限变量，让你能够分别观察每项假设对概率的影响，而不是只接收一个缺少上下文的结论。
版本适应
关注战队英雄池、核心位置优先级、阵容构建与当前比赛版本之间的匹配程度。版本变化可能放大多核体系的灵活性，也可能限制依赖固定英雄组合的战队。
地图资源
资源控制不仅取决于击杀领先，也与兵线处理、视野布置、转线时间和交换决策相关。善于运营的战队可能通过稳定资源积累降低比赛波动。
阵容与位置对位
同一支战队面对不同风格的对手时，比赛形态可能完全不同。对线压力、打野路径、中期边线和团战开团条件，都会改变纸面实力转化为胜势的效率。
Model scope
概率是对不确定性的表达，不是比分承诺
页面模型将选择的战队风格样本作为基础，再叠加用户设定的相对倾向。BO5 会适度放大稳定差异，因为更长赛制通常为调整与样本展开提供更多空间；但该处理只是模型规则，不代表任何具体赛事一定遵循相同轨迹。
胜率区间比单点数字更适合阅读比赛预测。区间较宽，意味着当前输入不足以形成清晰方向，或两类样本的优势能够相互抵消。区间收窄则表示多项输入朝同一方向集中，但仍无法覆盖临场选手状态、BP变化、暂停、阵容创新与单次关键决策。
使用时可以先保持所有滑块接近中性，只改变一个因素，观察它对结果的边际影响；随后再组合两到三个有依据的判断。若必须把多个滑块推向极端才能得到明显领先，通常说明结论高度依赖主观假设，而不是样本本身形成的稳定差距。
Reading workflow
把模型结果放回真实比赛语境
一个可用的赛前判断需要时间信息与比赛语境。先从赛程确认赛制和阶段，再结合比分页面观察系列赛是否已经开始；如果阵容、选边或版本信息发生变化，应重新调整变量，而不是沿用较早的概率结果。模型适合组织观点、比较条件和识别敏感因素，不适合替代比赛数据本身。
先看基础条件
确认赛制、阶段与双方可用信息，避免把不同环境的数据直接混合。
再找关键分歧
重点调整真正存在判断差异的因素，其余变量尽量保持中性。
最后观察区间
比较不同假设下的区间移动，而不是只记住某一次单点百分比。