arXiv · cs.AI· Mikayil Mahmudlu, Oktay Karaku\c{s}, Hasan Arkada\c{s}, Can Ey\"{u}po\u{g}lu·· 5 小时前
反事实期望进球：一个评估“换人射门会怎样”的分层贝叶斯框架
What If They Took the Shot? A Hierarchical Bayesian Framework for Counterfactual Expected Goals
arXiv:2511.23072v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Mikayil Mahmudlu, Oktay Karaku\c{s}, Hasan Arkada\c{s}, Can Ey\"{u}po\u{g}lu
研究任务与主要进展
论文提出一个分层贝叶斯框架，评估若由不同球员在相同机会下射门，进球概率会如何变化。方法使用2015/16赛季四个联赛的35,700次符合条件射门，对比上下文基准与球员截距模型；按时间顺序验证显示预测性能优于恒定速率基线，但引入球员效应的额外收益可忽略。Giroud–Vardy与Berardi–Sansone等实例的估计差异相对后验不确定性均较小。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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