体育竞猜什么是赔付率？
我以足球为例进行解释吧！ 假设某场比赛的赔率如下： 上半场（0：0） 1.57 5.86 4.08 下半场（0：0） 1.58 5.92 3.84 加时赛(0：0) 1.58 5.92 3.84 点球大战（0：0） 1.59 5.95 3.85 那么，根据以上数据我们能算出以下概率： P（0：0）=C（1+1）／C（6＋6）=0.166； P（0：1）=C（1＋1）／C（6＋4）=0.167； C（-1：0）=C（4＋1）／C（6＋6）＝0.2； C（－1：１）=C（４＋１）／C（６＋４）=0.2。 由此我们可以算出，这场比赛最终打成平局的概率是0.166＋0.167＋0.2＋0.2＝0.559。 这就是所谓的“大数定律”，它告诉我们，在大量重复试验的情况下，事件A发生的频率接近于它的概率值。 如果我们把每场联赛、杯赛的胜负都记录统计下来，按照上述方法计算，最后就能得到球队的胜率。不过现实情况下，由于时间、精力等各方面的原因，我们没有足够多的样本量去达到上图中所说的“大量重复实验”的条件，因此人们普遍采用的是另一种方法——即首先通过少样本量的实验得出一个初始数值，然后通过对一些次要因素的调控来使最终的数值尽量贴近于目标概率。这个初始数值通常被称为“基准概率”或“基准率”。 不同的项目具有不同的比赛节奏和时长，这会导致相同时间长度下不同项目的参赛队伍之间出现胜率差距的情况，为了对这种情况加以应对，我们会将胜率转换成另一指标———“赔率”。而转换的方法就是让各队之间的胜差与对应赔率间建立一定关系，这种关系可以通过历史统计数据进行推算。
举个例子：假定我们根据历史数据统计得出的结论是，一场篮球比赛中两队取胜的可能性均为50％，则一场比赛后两队比分相差4分的概率为6％。现在A队与B队的胜率分别为70％和30％，则A队获胜的概率为42％，B队获胜的概率为18％。由于A队与B队的胜率之差比两组胜率的平均数40%要大，所以将胜率转换成赔率时，A队赢的赔率为1赔1.875，而B队赢的赔率为1赔2.75。这样就将不同项目、风格迥异的队伍通过同一套公式转化到了同一个计算框架之下。
当新加入一支队伍时，我们也只需要很少的样本量就可以初步给其一个赔率，然后再借助其他手段对其赔率进行微调。