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DATA - 检验更新 2026-09-23 分享 在 Discord 讨论

分差究竟能预测多少结果

GOAT Index 为选手评分,并据此给出胜率。那么它准吗?我们用 65,639 场比赛做了检验。

不做事后诸葛亮式的检验

这类检验最容易犯的错误,是把手上最新的评分套到过去的比赛上。那等于知道答案再去预测,数字要多好看就有多好看。

这里只使用选手在该场比赛开打之前的评分。2015 年的比赛用 2015 年的数值,2026 年的比赛用 2026 年的数值。评分是一场一场按顺序更新的,所以每个时点“当时所知道的事”原封不动地保留着。换句话说,这是一份回到过去做预测、再对答案的记录。

对象是 1980 年到 2026 年之间分出胜负的全部比赛,共 65,639 场。平局与无效比赛已排除。

分差越大,评分高的一方越容易赢

先看双方都有五场以上经验的比赛(19,337 场)。理由稍后说明。

分差上位者胜率场数
0~2551.4%1,931
25~5051.1%2,003
50~10054.5%3,615
100~15057.7%3,003
150~20062.2%2,455
200~30066.7%3,059
300~40072.5%1,515
400以上82.2%1,749

八个区间大体符合预期:评分差距越大,评分高的一方越常获胜,超过 400 时是 82.2%。不过最前面的两个区间顺序是反的(51.4% 与 51.1%)。差距为 0.3 个百分点,1,931 场和 2,003 场比赛无法区分这一点。评分差距低于 50 时,应当理解为评分几乎无法预测胜负。

不能忽略的是,即便分差 200,评分高的一方也会三场输一场。200 这个差距,大致相当于现役 P4P 第 10 名与第 90 名之间的距离(越靠上越密集,所以从第 1 名往下 200 分大约是第 17 名)。即便如此仍有 33.3% 会被翻盘。MMA 就是这样的运动。

看全部比赛,漂亮的曲线就断了

去掉经验条件,看全部 65,639 场,情况就变了。

分差上位者胜率场数
0~2546.1%2,950
100~15058.1%4,249
150~20053.7%4,944
400以上84.3%32,366

150-200 低于 100-150,不再单调。而且 400 以上占了 32,366 场,是整体的一半。

原因在于首次参赛的选手。本站显示的评分是保守值,即估计值减去不确定的部分。一场战绩都没有的选手属于“完全未知”,因此被大幅扣减,评分落在 650 到 800 一带。结果,所谓“分差 400 以上”的很多比赛,差的不是实力而是信息量:无名之辈挑战老将。

所以这个数字并不能证明评分优秀。它只是量出了一件理所当然的事:还没人了解的选手大多会输。真正体现评分性能的,是前面那张只看有经验选手的表。

预测出来的胜率,准不准

不只是顺序,数字本身也可以检验。说“胜率 75%”的比赛,真的赢了 75% 吗?以下以全部 64,271 场为母数(没有按经验筛选)。

两人评分完全相同的 1,368 场比赛未计入本表。双方都不是评分高的一方,无从统计“评分高的一方是否获胜”。其中 1,225 场是双方的首战,评分还停在初始值上。

预测胜率预测平均实际胜率差场数
50~60%54.9%53.9%-1.013,970
60~70%64.9%65.0%+0.116,194
70~80%75.0%76.9%+1.915,730
80~90%84.7%83.8%-0.813,787
90~100%93.0%88.6%-4.44,590

这张表大体对得上。偏差明显的在两端:预期胜率九成以上的比赛,实际胜率低了 4.4 个百分点。中间三段的偏差在 1.9 以内,势均力敌的一段是 1.0,方向并不一致。这套评分在实力悬殊的比赛里容易高看评分高的一方,其余各段没有大的偏向。

整体精度用 Brier 分数衡量(越接近 0 越好,永远回答 50% 则为 0.25)为 0.1911。明显好过一无所知地乱猜,但离完美还很远。

在拳击这边,模型更加畏缩

同样的检验也在 GOAT Index Boxing 的 90,562 场比赛上做了一遍(1904 年起,剔除评分完全相同的比赛),口径与 MMA 的表格一致。

预测胜率预测平均实际胜率差场数
50~60%55.0%57.4%+2.46,303
60~70%65.4%74.6%+9.18,940
70~80%75.5%84.1%+8.613,444
80~90%85.7%90.7%+5.030,250
90~100%93.5%94.9%+1.431,625

拳击这边同样是每个区间的实际胜率都高于预测,中间区间高出九个百分点上下。决出胜负的比赛中有 79.7% 评分差距在 400 以上,其中多数的对手在记录中只出现过一次。

评分差距 200~300 时,评分高的一方在 MMA 胜率为 66.7%,在拳击为 70.7%(两者均为双方各有五战以上、口径相同)。拳击更高,相差 4.0 个百分点。至于原因,这些数字说不了。

只看双方都有经验的比赛,畏缩就消失了

只保留双方在该场之前都已累积五战以上的比赛后,拳击五个区间的偏差最大为 1.0 个百分点(+0.7 / -0.2 / 0.0 / +0.4 / +1.0)。畏缩是样本的性质,不是评分的性质。在记录中只出现一次的对手会被赋予初始值,也就是说本站把他当作中等水平的选手对待。事实并非如此,正是这个差额抬高了全部比赛的表格。

预测胜率预测平均实际胜率差场数
50~60%55.0%55.7%+0.73,081
60~70%65.0%64.8%-0.22,951
70~80%74.9%75.0%0.02,707
80~90%85.1%85.4%+0.42,675
90~100%94.5%95.5%+1.03,393
最大的冷门

在双方都有五场以上经验的比赛里,分差最大且由下位者获胜的七场。

日期胜者败者结束方式分差
2019-12-19Sam LieraPaulo ThiagoTKO1,018
2017-07-22Andrew FisherNiklas Bäckström判定992
2003-03-15Kauai KupiheaTravis WiuffKO962
2016-04-15Matt MacGrathJesse Ronson判定929
2013-02-14Aaron JohnsonBrennan WardArmbar922
2007-03-22Shad SmithPoppies MartinezGuillotine Choke921
2006-11-17Thomas DennyTony FryklundRear-Naked Choke917
这次检验说不了的事

老实写在这里。

评分的计算本身就用到了这些比赛结果。虽然只使用预测时点之前的信息,但模型的设计是看着整段时期的数据决定的。这不是完全独立的检验。

战绩数据依赖维基百科的记载,条目本身的错误会原样进来。

年代越久数据越薄,1990 年代的样本只有 2,369 场。

这里量的只是“顺序”和“概率的校准”。谁更强这个问题并没有得到回答。

计算的具体内容写在排名的做法里。胜负预测的命中率公开在这里。

【更正】2026年9月20日 — 校准表“50-60%”一行有误。两人评分完全相同的 1,371 场比赛被当作评分高的一方获胜的比赛来统计,致使实际胜率偏高。已剔除这些比赛重新计算,将 58.0%(+3.5)更正为 53.8%(−1.2)。相关正文也一并改写。

【更正】2026年9月21日 — 拳击一侧的数值有误。两人评分完全相同的比赛被当作评分高的一方获胜的比赛来统计,致使 50-60% 一档的实际胜率高达 72.0%(正确为 57.4%)。这与此前在 MMA 一侧更正的是同一个错误。同时将比赛场数、起始年份、评分差 400 以上的占比更新为当前数据,并补上了遗漏的 70-80% 一档。评分差 200~300 的对比也由“MMA 66.4%、拳击 66.8%”改为“MMA 66.4%、拳击 76.4%”。这是一处改变结论的更正。

【更正】2026年9月23日 — 本文的 MMA 表格与拳击表格此前是用不同口径的评分差距做的(MMA 用的是扣除不确定性区间后的值,拳击用的是扣除之前的值)。正文的说明按扣除后的口径来写,表格与文字因此自相矛盾。现已用相同口径重做拳击表格,并改写了两项运动的比较。同时修正了校准表「50~60%」一行中只有预测平均是按另一个母体计算的问题,新增了只看有经验选手的表格,并把数据更新到最新。

本文数值基于 2026年9月23日 的数据。数据每周更新,因此末位可能与最新统计不同。