2026-04-30 · 창원
과거 경기KIA 타이거즈 vs NC 다이노스
최종: KIA 2 - 7 NC · 승리 NC
🎯 경기 개요
KIA vs NC — 승률 격차 4%p의 접전. 초반 득점이 승부를 가를 가능성. 올 시즌 상대전적은 NC가 75% 승률로 강세.
🎯 AI 심판 최종 판정

KIA 타이거즈
원정

NC 다이노스
홈
예측 승자 (원정)
KIA 타이거즈 52%
양 팀 에이전트 모두 '종합 전력'을 핵심 팩터로 제시했으나 구체적 차별화 논거가 부족한 상황입니다. 정량 모델은 NC(홈) 48%, KIA(원정) 52%로 사실상 박빙을 가리킵니다. 회고 에이전트가 지적했듯 42건 데이터는 통계적 신뢰도가 낮아 홈 어드밴티지 보정을 적극 적용하기 어렵습니다. KIA가 원정임에도 소폭 우위라는 모델 결과를 존중하되, 야구 특성상 어느 팀도 결정적 우위라 보기 어렵습니다. 전력 차이가 크지 않은 접전이 예상됩니다.
보정 적용: 표본 42건으로 통계적 유의성 부족 → 홈 어드밴티지 보정 최소화, 확률을 모델값(48%) 그대로 유지
양팀 에이전트 논거
KIA 타이거즈 에이전트
핵심 팩터: 종합 전력
- 데이터 기반 분석
정량 모델 기반 분석
NC 다이노스 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, KIA가 예측 승률에 -3%p 기여합니다.
선발 FIP
가중치 15%선발 FIP 데이터 부족.
KIA 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
모델 약점: 표본 크기 제한으로 인한 신뢰도 부족. 42건 데이터는 통계적 유의성 확보 불충분 (최소 50-100건 권장). 홈팀 편향 여부를 판단하기에 불충분함 (홈팀 예측 n값 불명확).
보정: 0%
⚡ 사후 분석
경기 종료 후 AI가 “무엇을 틀렸나” 진단
Factor 편향 Top 3
시즌 승률 비율이 -1.333의 극단적 편향을 기록하며 KIA의 실제 전력 저하와 NC의 상대적 우위를 모델이 전혀 반영하지 못했고, 이것이 예측 역전의 핵심 원인이 되었다.
상대 전적 factor가 +0.250 과잉 편향으로 KIA 우위를 과신하게 만들었으나, 실제 경기에서는 NC가 7-2로 완승하며 전적 기반 신뢰도가 완전히 붕괴되었다.
KIA 선발 FIP 우위를 -0.102 편향으로 과대평가했으나 실제로는 NC 타선에 대량 실점을 허용하며 선행 지표가 현장 성과를 대변하지 못했다.
KIA 타이거즈 사후 의견
KIA는 24%의 낮은 홈팀 승리확률에도 불구하고 승리가 예상되었으나, NC에 5점 차로 패배했다. 가장 큰 원인은 sfr(시즌 승률 비율) 팩터에서 -1.333의 대규모 편향이다. 이는 KIA의 실제 경기력이 예측 모델의 기대치보다 훨씬 악화되었음을 의미한다. 추가적으로 선발투수 FIP(-0.102)과 xFIP(-0.071) 모두에서 마이너스 편향이 누적되었는데, 현장에서는 이들이 예상보다 더 큰 실점을 허용했을 가능성이 높다.
핵심: sfr