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长期信号
国际赛事基准
使用多届国际赛事建立赛区间基线，同时降低过早历史样本对当前阵容的权重。
综合区域赛表现、国际赛事结果、种子位置、版本适应性与潜在抽签路径，持续评估战队夺冠机会、阶段晋级条件和赛区竞争力。
赛区、版本、种子与近期状态共同评估。
随资格确认、阵容和赛事结果调整。
概率用于比较情景，不代表最终赛果。
Forecast framework
夺冠能力不等于单场胜率
完整路径还需要考虑阶段赛制、对手分布与版本变化。
榜单结构用于同时展示模型概率、排名变化、资格状态和数据更新时间。正式数据需要在参赛资格及赛事输入确认后更新。
以下为界面预览，不代表当前排名、真实概率或官方资格状态。
示例战队 A
高种子情景 · 综合型阵容
示例战队 B
中高种子情景 · 前期优势型
示例战队 C
中种子情景 · 后期决策型
概率榜不是实力榜的简单复制。模型需要估算队伍通过每个赛事阶段的联合概率，因此种子、赛制和潜在对手都会影响最终夺冠机会。
不同阶段的赛制和样本结构不同，模型不会用同一种判断方式覆盖全部赛程。
更重视赛区间可比样本、短期状态和赛制适应。样本较少时，模型应扩大不确定区间。
区域赛强度、资格路径、近期阵容稳定性与对位风格。
跨赛区交手有限，单个系列赛容易放大临场波动。
模型需要逐轮更新可能对手与晋级路径。相同基础实力的队伍，因抽签和已取得战绩不同，晋级概率可能显著分化。
当前战绩、下一轮对手池、同赛区回避规则与系列赛形式。
抽签分支较多，单一预测值必须同时展示合理范围。
长系列赛提升阵容深度、战术调整和英雄池的重要性。夺冠预测将沿潜在签表逐轮计算，而不是只比较纸面排名。
五局系列赛能力、英雄池覆盖、战术调整及签表强度。
临场BP、健康状态与版本理解可能快速改变对局结构。
LCK、LPL、LEC、LCS、CBLOL与LCP的比较不能只看一次国际赛事结果。预测需要区分赛区整体深度、头部队伍上限和跨赛区样本量。
查看历届结果与赛区样本使用多届国际赛事建立赛区间基线，同时降低过早历史样本对当前阵容的权重。
比较赛区内部竞争密度、头部与中游差距，以及种子之间的稳定程度。
赛区评级只提供先验信息，战队自身阵容、打法与近期表现会进行独立修正。
不同赛区跨区比赛数量差异较大，低样本赛区必须展示更宽的不确定范围。
在资格、阵容与种子尚未完全确认前，我们关注候选队伍的变化方向，而不提前输出确定性排名。
重点跟踪区域赛稳定性、国际赛转化能力、种子位置及版本调整。
重点跟踪长系列赛表现、英雄池覆盖、阵容连续性与淘汰赛路径。
重点跟踪国际赛事输入如何影响基础评级，以及后续区域赛表现能否延续。
重点跟踪国际对手适配、区域种子竞争与关键版本中的战术弹性。
候选清单不等于正式参赛名单
资格状态、阵容和种子信息应以赛事与赛区发布的数据为准。
调整种子位置、版本适应和抽签难度，观察模型判断方向。该工具展示信息结构，不生成真实战队概率。
种子位置影响初始对手池和潜在赛事路径。
版本适应影响英雄池、节奏选择与战术上限。
抽签难度改变晋级路径，但不会改变队伍基础能力。
MSI提供重要的跨赛区样本，可用于修正国际评级、赛区先验与队伍对位判断。但赛事间隔、版本更新和阵容变化意味着MSI结果不能直接等同于Worlds结论。
任何冠军预测都受到资格状态、阵容调整、版本变化、抽签结果与有限跨赛区样本影响。可信页面应同时呈现更新时间、输入来源和不确定性。
不会承诺确定赛果
概率代表模型判断，而非事实。
不会隐藏数据时效
旧输入可能导致结论失效。
从冠军预测进入赛程、单场预测、历史结果和赔率比较，形成连续的数据验证路径。