VQ 产品负责人布莱恩-沙姆韦（Bryan Shumway，BFS）概述了Stats Perform对第 LIV 届超级碗的 VQ 预测和概率样本，来自我们数据科学团队的凯尔-坎宁安-罗兹（Kyle Cunningham-Rhoads，KCR）则探讨了这些预测和概率与市场共识相符或不同的原因。
BFS: VQ 使用我们最深入的历史专有数据源（NFL X-Info*）和我们经验丰富的研究团队来训练AI 机器学习模型。VQ 根据类似球员过去的表现或对阵类似对手球员和风格时的表现，预测特定球员在特定情况下对阵特定球队时的表现。
堪萨斯城酋长队的帕特里克-马霍姆斯在 NFL 亚足联冠军杯橄榄球赛上半场比赛中争抢。
帕特里克-马霍姆斯的冲刺码数
一致市场线：30.5
VQAI 预测： 20.5
KCR：马霍姆斯在堪萨斯城酋长队的常规赛中，他场均只有 3 次冲刺，冲刺码数为 15.5 码，但在季后赛中，他场均 7.5 次冲刺，冲刺码数达到 53 码。
在分区决赛中，休斯顿队 德州人队 德克萨斯人队几乎全场都是盯人防守而在冠军赛中，田纳西泰坦队 在人盯人和 区域掩护。
四分卫在面对人盯人时更容易跑动，因为防守者通常背对着他们，而且他们在前场追踪接球手。
然而，49 人队的比赛 最高水平的 最高级别的 这意味着几乎每场比赛都会有四到五名防守队员在距离争球线 10 码的地方防守。 这对四分卫来说，这并不是一个可以利用的空位。
BFS：我们的 VQ API 也可用于推导其他线路的概率。输入共识后，30.5 的小球概率为 69.65%。
帕特里克-马霍姆斯的传球尝试
一致市场线：35.5
VQAI 预测36.5
KCR：酋长队的比赛规则非常一致。虽然他们 a 传球第一球队但他们的跑动 球 足以让防守保持诚实。
马霍梅斯本赛季，马霍梅斯的平均击球次数为 36.2 次，其中包括季后赛，但不包括他在 10 月份与丹佛野马队的比赛中因伤提前离场。因伤提前离场.马霍梅斯还有 与 洛杉矶 充电器队，他们的比赛节奏是联盟最慢的。
预计酋长队将采用标准的比赛规则，VQ 和市场都认为 马霍姆斯将在 35到 37 次传球尝试。
堪萨斯城酋长队球员泰里克-希尔在 NFL 亚足联冠军杯橄榄球赛上半场比赛中接达阵传球。
泰里克-希尔的接球码数
一致市场线：77.5
VQAI 预测： 74.574.5
KCR：希尔上一次码数超过72码还要追溯到第10周，因此在对阵防守悍将的比赛中取得如此高的码数值得商榷。不过说白了，希尔非常出色。Stats Perform 追踪了接球手/后卫的对位情况，希尔在一对一被包夹时，有超过 50% 的时间是空位的。 被一对一包夹时，希尔有超过 50% 的时间是空位的。 那么，为什么他没有更多的表现呢？ 一般的接球手会面对双 覆盖 但 希尔看到 双掩护超过 19%。
这有什么关系？49 人队几乎从不 使用双重掩护。 他们的 3 号掩护防守更多的是依靠速度来封堵传球。 传球 传球路线，而不是 封堵单个接球员。是的、 希尔会会接触到 封堵角锋理查德-谢尔曼，但他也会看到五分卫 K'Waun威廉姆斯和右侧角卫伊曼纽尔-莫斯利（Emmanuel Moseley）。威廉姆斯是一名出色的插位角卫、 但莫斯利是一个低于平均水平的外角。预测 预测和市场认为希尔应该能 比希尔应该能够超越他们两人，获得一些大的接球机会。
BFS：*NFL X-info 饲料是专业分析师研究每场比赛中每个球员位置和角色的结果，无论他们是否持球或参与比赛。数据源越可信、越深入，我们就能更好地训练机器学习模型。简而言之，AI 模型可分析的数据越多，效果就越好。它们可以针对特定球员和情况创建个性化概率，而不是一概而论。
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