2026-04-28 · 대전
과거 경기SSG 랜더스 vs 한화 이글스
최종: SSG 6 - 7 한화 · 승리 한화
🎯 경기 개요
SSG vs 한화 — 승률 격차 8%p의 접전. 초반 득점이 승부를 가를 가능성. 올 시즌 상대전적은 SSG가 100% 승률로 강세.
🎯 AI 심판 최종 판정

SSG 랜더스
원정

한화 이글스
홈
예측 승자 (홈)
한화 이글스 54%
양 팀 모두 구체적인 선발투수·부상자·최근 시리즈 정보 없이 정량 모델에만 의존한 상황입니다. 모델이 홈팀 한화에 54%를 부여하고 있으며, 회고 분석에서도 유의한 편향이 감지되지 않아 모델 결과를 그대로 채택했습니다. 다만 표본(37건)이 충분하지 않고 세부 데이터가 부재해 신뢰도는 낮습니다. 사실상 동전 던지기에 가까운 박빙 승부로, 홈 어드밴티지가 유일한 차별 요인입니다.
보정 적용: 회고 에이전트 보정 없음 (홈팀 과대/과소평가 편향 미감지, 표본 37건으로 신뢰도 제한적)
양팀 에이전트 논거
SSG 랜더스 에이전트
핵심 팩터: 종합 전력
- 데이터 기반 분석
정량 모델 기반 분석
한화 이글스 에이전트
핵심 팩터: 종합 전력
- 데이터 기반 분석
정량 모델 기반 분석
📊 팩터별 정량 해설
정량 모델 v1.8의 10개 팩터를 가중치 순으로 분석합니다. 가장 영향력 큰 팩터는 선발 FIP으로, 한화가 예측 승률에 +3%p 기여합니다.
선발 FIP
가중치 15%선발 FIP 데이터 부족.
한화 우위 · 예측 기여 +3%p
타선 wOBA
가중치 15%양 팀 wOBA가 근접해 타격 화력은 비슷한 수준.
비슷
Elo 레이팅
가중치 10%Elo 레이팅 격차 작음, 전력 대등.
비슷
불펜 FIP
가중치 10%불펜 안정성에서 큰 격차 없음.
모델 메타 정보
정량 모델: v2.0-debate · 토론 버전 v2-persona4
🔄 회고 보정
최근 편향: 통계적으로 유의한 편향 감지 안 됨. 37건은 표본 크기로 적절하나, 홈팀(한화) 승 예측 적중률 54%는 전체 적중률 54%와 동일하여 홈팀 과대/과소평가 증거 부족
팀별: SSG 랜더스(원정팀)와 한화 이글스(홈팀) 각각의 최근 시리즈 성과, 선발투수, 부상자 정보 없음. 팀별 세부 데이터 필요
모델 약점: 37건 데이터만으로는 다음 약점 판단 불가: (1) 특정 팀 연속 오답 패턴, (2) 불펜/선발 평가 편향, (3) 원정팀/홈팀 체계적 오류. 더 많은 경기 기록(최소 50~100건) 필요
보정: 0%
⚡ 사후 분석
경기 종료 후 AI가 “무엇을 틀렸나” 진단
Factor 편향 Top 3
직접 대전 기록이 편향 -0.500으로 SSG 압도적 우위를 시사했으나, 실제 경기에서는 한화가 1점차 승리를 거두며 해당 factor의 예측력이 완전히 무력화됨.
한화의 최근 폼 약세 신호(-0.136)가 경기에서 관철되지 않았으며, 선발 안정성과 홈 이점이 폼 저하를 충분히 상쇄한 것으로 나타남.
한화 선발 FIP 우위(+0.109)가 실제로도 관철되어 두 postview 모두 핵심 factor로 지목했으나, 최종 1점차 경기임을 감안하면 예측치 대비 영향력이 다소 과소평가되었음.
SSG 랜더스 사후 의견
SSG는 pre_game 예측에서 76% 대로 평가받은 한화의 우위를 극복하지 못했다. 특히 한화의 선발투수 우위(sp_fip +0.109 편향)가 실제 경기에서 관철되었고, SSG의 recent_form 약세(-0.136)가 원정에서 추가로 작용했다. 1점차 박빙 경기였으나 한화 불펜(bullpen_fip 0.530)의 안정성이 마지막 국면에서 SSG를 제압했다.
핵심: sp_fip
놓친 것: head_to_head 요소가 -0.500으로 극단적으로 부정적이었으나 실제 경기에서는 한화와의 직접 대전 내 SSG의 공격력이 예상만큼 작동하지 않았음을 시사한다.