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这个问题需要先明确一下语境——“实用脚本”通常指足球博彩/预测模型中的“实用脚本”（practical scripts / 实操模型），而“换人调整”指比赛中的 substitutions，你问的应该是：在足球预测的实用模型里，是否认为换人调整会影响比赛结果？
答案是：会，但影响程度取决于模型设计，且通常被处理为“次要变量”而非核心变量。 具体分几层说：
主流实用脚本的处理方式
大多数实操型预测模型（如基于 Elo、xG、泊松分布的模型）不把换人作为独立输入变量，原因：
- 换人决策是内生变量（教练根据比分、体能、伤病做决定），与结果高度相关但难以外生化；
- 赛前无法预知换人时间、对象，模型只能在赛前预测，换人属于比赛内动态；
- 数据上,换人的“净效应”在统计中往往被球队实力、比分状态吸收，单独显著性不高。
所以赛前脚本通常默认不建模换人，或仅用“板凳深度/替补质量”作为球队实力的一部分间接体现。
赛中/实时脚本则明确认为有影响
如果是滚球/实时模型，换人会被当作事件变量：
- 换人后短期（10–15 分钟）球队 xG 节奏、压迫强度常出现可测变化；
- 落后方换上进攻球员 → 进攻 xG 上升、防守 xG 也上升（风险敞口变大）；
- 领先方换上防守型球员 → 比赛节奏下降、总进球期望下降。
这类脚本会给换人事件一个条件修正项，但权重通常小于红牌、进球等事件。
实证结论
研究（如对五大联赛的 substitution effect 分析）普遍发现：
- 换人对单场结果的边际影响存在但不大，平均每场约影响 0.05–0.15 个预期进球量级；
- 影响高度依赖情境：比分状态、换人时机（60 分钟前 vs 80 分钟后）、换人质量差距；
- 教练的换人能力（是否系统性高于平均）在长样本中难以稳定显著，容易被噪声淹没。
- 赛前实用脚本：基本不把换人当独立变量，认为其影响已被球队实力/深度吸收，不构成结果预测的主要驱动；
- 赛中实用脚本：明确认为换人有影响，作为事件修正项纳入，但权重低于进球/红牌；
- 整体上,“换人会影响结果”在实用脚本中被承认，但被定位为二阶因素，而非核心解释变量。
如果你指的是某个具体脚本/模型（比如某博彩公司的实操模型、某篇论文的框架），可以告诉我，我可以更针对性地分析它如何处理换人变量。
