模拟赔率的计算方法
技术类--模拟标盘赔率的计算方法！欢迎有相同爱好的朋友前来讨论！！！
:em12::em12::em12::em12:
&&&模拟赔率的计算方法
本人说明：提供讨论和参考，发此贴以交友为目的别无他意。
前提条件：
1：假设陪率计算是建立在菠菜公司的一个或者多个或者重复叠加的N》1个数学及概率模型。也就是确认菠菜有计算模型
2：相信菠菜公司基本模型大同小别。
3：只是模拟性质的哦
一：我的模拟模型是：
陪率（胜率概率）=PF（P1，P2，P3，P4，P.....Pn)
P1=球队攻击能力系数（分主客，下面都一样，不再重复）
P2=球队防守能力系数
P3=球队状态系数
P4=非实力因数（不包括协议，比如伤停，赛程安排等，一部分的战意等...）
P5=其他，比如，环境，自然条件，...
二：胜 平 负，都是球队双方进求数的结果
比如胜的包括：
平和负也是如此
那么，我个人觉得要建立模型首先要解决的是球队双方的进求能力概率值，
就是：主队进
1求，2求......N求的概率值，客队进1&&..2
...3.....N的概率值这个问题，这个是最重要的问题。
这个问题又要求必须建立球队进求能力概率的模型。
进求模型（概率）=状态系数*攻击系数*对方防御系数*历史攻击能力值*期望进求能力值得。
接下去写：
进求模型，我把他理解为进求的概率，就是理解为进0求，1求
2求....等各个球的进求概率，同一模型使用可以使用在双方对陈求队，首先的条件：
1：先把双方的进求理解为理想化进求概率，即互不干扰，意思就是双方独立。
有了上面这个条件，那么结果是1：0的概念就是=主队进1球的概率*客队进0球的概率。
2：引入概率这个概念的时候，我先大致介绍下，概率论中的随机变量的数字特征，概率论中常用的一种离散型概率分布。若随机变量 X
只取非负整数值，取k值的概率为λke-l/k!(记作P (k；λ)，其中k可以等于0，1，2，则随机变量X
的分布称为泊松分布，记作P(λ)。这个分布是S.-D.泊松研究二项分布的渐近公式是时提出来的。泊松分布P
(λ)中只有一个参数λ ，它既是泊松分布的均值，也是泊松分布的方差。在实际事例中，当一个随机事件，以固定的平均瞬时速率
λ(或称密度)随机且独立地出现时，那么这个事件在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分布。因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位.
3：假设前提：球队进球数呈泊松分布（虽然是假设，当然也是通过收集汇总研究过的，的确类似泊松分布）
经过上面三点：我们就可以建立一个比分预测概率发生模型了。
模型的样子大概如下：
1：主队进求比客队多（胜）的概率模型就是：
1： 0 =P(1)*P(0)
2 ：1 =P(2)*P(1)
2 ：0 =P(2)*P(0)
..........
1：主队进求比客队少（输）或者相同（平局）的概率模型就是上面相反，我就不写了，打字麻烦
2：这个模型只考虑历史进求能力，是通过历史数据得出的。而且又省掉了其他很多因数，如，防御，战意，体力状态，等一些对进求有影响的因数，这些因数将会在后面我写出来。
3：在上面我提到的历史进求能力，这个大家很容易就能得到数据。但是我要解释的是：历史进球数的处理，道理很简单。去年比赛的进球数，不能跟今年比赛的进球数直接平均。需要按某一比例对以往的进球数进行衰减，历史平均进球数是以时间为权数的一个加权数。
4：利用上面计算的赛果发生概率其实就可以理解为陪率（实力陪率，这里需要注意的还有很多其他影响比赛的东西，我就不一一比喻了。大家看的明白就行）
5：计算出这个发生概率后，我们要与菠菜公司开出的概率进行比较，就会发现差的很大，因为菠菜在里面包含着这些东西：主要收入，风险控制，投注概率，等等一系列我们能想的到的东西。
6：主要收入，大概一般情况就是（1-陪付率）
7：风险控制：张琼文老兄的文章里我看有提到过，基本意思相同
8：投注概率：这是一个菠菜公司的预期，实在情况只能在时间发生后才能的出作为我们第三方永远无法得知，如果我们知道他们这个算法的话，菠菜公司就倒闭了。但是对于这个投注的概率，我从下面做一些相似性的计算，还请大家指出不对的地方啊。抽支烟吧，.....手酸
模拟投注概率：
由赔率直接估算比赛的三种结果的概率。这个概率是菠菜充分分析后得出的。 投注返还率率 = 1 / （ 1/胜赔率 + 1/平赔率 +
1/负赔率 ）
那么我就估计，这里的概率是：实力概率+投注概率+菠菜期望风险收益概率合成的出，这个合成的确麻烦，我一直没搞定，希望谁能指点一下我啊....5555555
模拟投注概率（可以说是投住比例）：我无法从得到准确数据，我下面的算法也和琼文兄的一片文章基本一样。我就是加入了统计学推断理论而已，其他一样，我这里就不写了。不明白的哥们参考他的就行。投注比例越准确，赔率就会越精确。
投注比例计算好后，需要将其转换资金，就是将投注比例转化为资金比例，一般情况就直接当成资金比例了，实际的投注比例和资金比例不太相同，这和群体之间的资金实力有关系，也就是我们所说的菠菜公司的客户群体不同，所以，这个转换问题能否可以直接转换还要打个问号？？？如果不能之间替代，那么如何合适转换还真麻烦。姑且认为有了资金比例那么风险利润也就出来了。以前看过我21期
就是这样计算出来的（我在计算的时候加入了统计学的抽样推断理论提高了一点点的准率）。最后将概率值转为赔率，计算出投注赔率.
接下去就是将：进求能力概率与这个投住概率进行合成就的出，系列比分的概率
，再加各个比分的进行分类合并就的出一种模拟性的比较理想化的一个陪率，然后可以对菠菜开出的进行比较，大概可以看出，菠菜有些开的的确有很大的蛊惑性。同样也能看出，菠菜公司事实上倾向，但是他又作了如何掩饰或者欺骗技术等等，希望对此有兴趣的朋友帮我一起完善研究。
也许我说的不对，也许我表达不清楚，但请大家不要见怪！！！同时感谢好多朋友，看到他们很多建设性的东西让我有很大的启发。
这里解释： 随机变量与数字特征
1．知道随机变量及其表示。
2．了解离散型随机变量的概念，理解概率分布概念及性质，了解二点分布及泊松分布，记住二项分布的记号。
3．了解连续型随机变量的概念，理解密度概念及性质，掌握相关内容的计算，了解均匀分布及指数分布。
4．理解数学期望的概念（包括离散型与连续型随机变量）及数学期望的性质，掌握数学期望的计算。
5．理解方差（包括离散型与连续型随机变量）、标准差的概念及方差的性质，掌握较简单随机变量的方差的计算。
6．理解正态分布、标准正态分布的概念，记住它们的记号，熟练掌握正态分布概率的计算。
7．记住二项分布及正态分布的数学期望与方差。&&
（一）随机变量概念
我们将取值带有随机性，但取值具有概率规律的变量，称为随机变量。
随机变量通常用大写字母X，Y，Z，… 表示，而随机变量的取值一般用小写字母x，y，z，… 或数字表示。
随机变量分成两类：离散型随机变量和连续型随机变量。
（二）离散型随机变量
1．离散型随机变量及其概率分布&&设X是随机变量，若X可能取有限个值或可列个值（可列个值可理解为：能建立与自然数列一一对应的数列），则称X为离散型随机变量。若离散型随机变量X的可能取值为x1，x2，…，xk，…，则称
&P(X＝xk)＝pk&&（k＝1，2，…）
为离散型随机变量X的概率分布，或称分布列或分布律。
如&&某随机变量X的概率分布为
&P(X＝0)＝0.1，P(X＝1)＝0.6，P(X＝2)＝0.3
&&2．概率分布的性质
（1）pk≥0&&（k＝1，2，…）；
只有满足性质（1）、（2），才能作为概率分布。如
0.7& & －0.6&
都不是概率分布，因为前者不满足性质（2），后者不满足性质（1）。
3．常见离散型随机变量
（1）二点分布&&若随机变量X取两个值0，1，且有概率分布
&P(X＝1)＝p，P(X＝0)＝q＝1－p
则称X服从二点分布。
服从二点分布的现象：抛一枚硬币出现的“正面”与“背面”；抽查一件产品的“合格”与“不合格”；射击中的“中”与“不中”；等等。
（2）泊松分布&&若随机变量X的概率分布为
&P(X＝k) （k＝0，1，2，…；l＞0）
则称X服从参数为 l 的泊松分布。
服从泊松分布的现象：在某时间段内通过某交通路口的车辆数；某交换台电话被呼叫的次数；等等。
（3）二项分布&&若随机变量X的可能取值为0，1，2，…，n，取到这些值的概率为
&（p≥0；k＝0，1，2，…，n）
则称X服从二项分布，记为X～B(n，p)。
二点分布是当 n＝1 时的二项分布。
二项分布来源于 n 次独立重复试验。
（三）连续型随机变量
1．连续型随机变量及其密度函数&&设随机变量X，若存在非负可积函数
f (x)（－∞＜x＜＋∞)，使得对任意 a＜b，有
P(a＜x≤b)＝
那么称X为连续型随机变量，函数 f (x)
称为随机变量X的密度，或称概率密度函数或概率密度，也称X服从&&f
(x)，记为X～f (x)。
& & 2．密度的性质
（1）f (x)≥0；
（2） ＝1。& &
如& &，因为 x∈[0， ]，sin x≥0； ＝1，所以，f
(x)可作为某随机变量X的密度。
而 ，尽管 ＝1，但 x∈[ ]，sin x≤0，故 f (x)不能作为随机变量的密度。
例1&&设连续型随机变量X的密度为
求：（1）系数k；（2）P(X＞1)；（3）P(－1＜X≤2)。
解：（1）∵ 1
（2）P(X＞1)
（3）P(－1＜X≤2)
3．常见连续型随机变量
（1）均匀分布&&若随机变量X具有密度
称X服从区间 (a，b) 上的均匀分布。
乘客到车站候车的时间可认为服从均匀分布。
（2）指数分布&&若随机变量X具有密度
称X服从参数为 l 的指数分布，其中 l＞0。
（四）数学期望
1．离散型随机变量的数学期望&&若随机变量X的概率分布为
&P(X＝xk)＝pk&&（k＝1，2，…）
为随机变量X的数学期望，简称期望，记为E (X)，即&
例2&&设某随机变量X的概率分布为
解：E (X)＝0&0.1＋1&0.6＋2&0.3＝1.2
2．二项分布的数学期望&&设X～B(n，p)，则E
3．连续型随机变量的数学期望&&若随机变量X的密度为 f
为随机变量X的数学期望，也称均值，记为E (X)，即
&& &E (X)＝
例3&&设某随机变量X的密度为
4．数学期望的性质
（1）E (c)＝c&&（其中c是常数）；
（2）E (kX)＝kE (X)&&（k是常数）。
这两条性质可统一成：E (kX＋c)＝kE (X)＋c。
说明：数学期望的两条性质对于离散型和连续型随机变量均适用。
5．随机变量函数的数学期望&&设随机变量X的密度为 f
(x)，y＝g (x) 是连续函数，则Y＝g (X) 是随机变量X的函数，也是随机变量。随机变量Y的数学期望为
&&&E (Y)＝E [g
例4&&设随机变量X的密度为
求：X，Y＝2X＋3，Z＝X2的数学期望。
E (Y)＝E (2X＋3)＝2E (X)＋3＝
E (Z)＝E (X2)＝
（五）方差& &
1．方差的概念&&若离散型随机变量X的概率分布为
&P(X＝xk)＝pk&&（k＝1，2，…）
称为离散型随机变量X的方差；若连续型随机变量X的密度为 f (x)，则
称为连续型随机变量X的方差。方差记为D(X)。
称为随机变量X的标准差。
随机变量X的方差就是随机变量X的函数Y＝[X－E (X)]2的数学期望，即D(X)＝E [X－E
(X)]2，此式可化简为：D(X)＝E (X2)－[E (X)]2。
上述最后一式在计算连续型随机变量的方差时，有时是较方便的。
例5&&设随机变量X的密度为
∴ D(X)＝E (X2)－[E (X)]2＝
2．二项分布的方差&&设X～B(n，p)，则D(X)＝np(1－p)。
3．方差的性质
（1）D(c)＝0&&（其中c是常数）；
（2）D(kX＋c)＝k2D(X)&&（k是常数）。
（六）正态分布
1．正态分布的概念&&若随机变量X的密度为
（－∞＜x＜＋∞)
则称X服从正态分布，记为X～N (m，s2)，其中 －∞＜m＜＋∞，s＞0是正态分布的两个参数。
正态分布的密度 p(x) 的图形有如下几个特点：
（1）关于直线 x＝m 对称，且当 x＝m 时，p(x) 达到最大；
（2）当 x→±∞时，p(x)→0；
（3）若固定参数 m，则 s 越小，p(x) 的图形越尖，即X的取值密集于 m 附近的概率越大；当 s 越大时，p(x)
的图形变得越扁平。
正态分布的数学期望与方差&&若X～N
(m，s2)，则E(X)＝m，D(X)＝s2。& &
服从正态分布的现象随处可见：某一天某班级的同学到达课室的时间；某班级某一门课的期末考试成绩；等等。
2．标准正态分布&&当 m＝0，s＝1时的正态分布N
(0，1)，称为标准正态分布，其密度为
（－∞＜x＜＋∞)
&& &Ф(x)＝
为标准正态分布的分布函数，其数值可由查表而获得。其中两个极端值：Ф(0)＝0.5，Ф(3.9)＝1（对任意
a＞3.9，有Ф(a)＝1）。
3．正态分布的标准化&&若X～N (m，s2)，则Y＝ ～N
4．计算中的两个关键等式&&若X～N (0，1)，则
（1）P(a＜X＜b)＝Ф(b)－Ф(a)；
（2）Ф(－x)＝1－Ф(x)。
例6&&设X～N
(0，1)，求：（1）P(X＜1)，P(X＜－1)，P(X＜0)；（2）P(1＜X＜2)，P(－2＜X＜1)，P(－2＜X＜10)；（3）P(X＞1)，P(X＞－3)。
解：（1）P(X＜1)＝Ф(1)＝0.8413，
P(X＜－1)＝Ф(－1)＝1－Ф(1)＝0.1587，
P(X＜0)＝Ф(0)＝0.5
（2）P(1＜X＜2)＝Ф(2)－Ф(1)＝0.3＝0.1359，
P(－2＜X＜1)＝Ф(1)－Ф(－2)＝Ф(1)＋Ф(2)－1＝0.8185，
P(－2＜X＜10)＝Ф(10)－Ф(－2)＝Ф(10)＋Ф(2)－1＝0.9772
（3）P(X＞1)＝1－P(X≤1)＝1－Ф(1)＝1－0.7，
&&&P(X＞－3)＝1－P(X≤－3)＝1－Ф(－3)＝Ф(3)＝0.9987
例7&&设X～N
(5，32)，求：（1）P(X＜10)，P(X＜－1)，P(X＜0)；（2）P(10＜X＜20)，P(－1＜X＜11)，P(－20＜X＜10)；（3）P(X＞1)，P(X＞－1)。
解：∵ X～N (5，32)
& & ∴ Y＝ ～N (0，1)
（1）P(X＜10)＝P(Y＜ )＝P(Y＜1.67)＝Ф(1.67)＝0.9525，
&&&P(X＜－1)＝P(Y＜
)＝P(Y＜－2)＝Ф(－2)＝1－Ф(2)＝0.0228，
&&&P(X＜0)＝P(Y＜
)＝P(Y＜－1.67)＝Ф(－1.67)＝1－Ф(1.67)＝0.0475
（2）P(10＜X＜20)＝P ＝P(1.67＜Y＜5)＝1－Ф(1.67)＝0.0475，&
&&&P(－1＜X＜11)＝P
＝P(－2＜Y＜2)＝2Ф(2)－1＝0.9544，
&&&P(－20＜X＜10)＝P
＝P(－8.33＜Y＜1.67)＝Ф(1.67)＝0.9525
（3）P(X＞1)＝P(Y＞ )＝P(Y＞－1.33)＝1－P(Y≤－1.33)＝1－Ф(－1.33)＝
Ф(1.33)＝0.9082，
&&&P(X＞－1)＝P(Y＞
)＝P(Y＞－2)＝1－P(Y≤－2)＝1－Ф(－2)＝Ф(2)＝0.9772
这些东西概率论与统计学里面都有，就这些东西需要用。我从书上弄来的供大家参考用。
[ Last edited by sayyoung on 05-6-5 at 09:20 ]
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。赌球赔率如何算_赌球赔率如何算时时彩选号_鹿城最全新闻网
赌球赔率如何算
赌球赔率如何算
不知道自己脸肿成什么样子啊
03年5月30日
。”说完他就挣脱我
做什么，本来好好的煎
一下好了，只此一次，下不为
赌球赔率如何算
…”小白痴
日，我们家也可以省下一人份的
[，要是你们再继续用这种眼神看]欢迎来到有伴
> 的搜索结果
搜索“”共找到结果约0条
看看大家都在搜索什么
播放：910万
播放：789万
播放：526万
播放：491万
播放：395万
播放：392万
播放：371万
播放：361万
播放：356万
播放：333万
播放：317万
播放：280万
播放：276万
播放：259万
播放：257万
播放：252万
播放：252万
播放：235万
播放：214万
播放：205万
播放：180万
播放：170万
播放：166万
播放：150万
播放：141万
播放：118万
播放：94万
播放：91万
播放：85万
播放：84万
播放：78万
播放：75万
播放：74万
播放：73万
播放：70万
播放：70万
播放：67万
播放：66万
播放：65万
播放：63万
播放：61万
播放：60万
播放：59万
播放：57万
播放：56万
播放：55万
播放：50万
播放：48万
播放：48万
播放：45万
热门关键字
本站部分资源来自网友上传，如果无意之中侵犯了您的版权，请，本站将在3个工作日内删除。您的页面暂时无法找到