足球压比分怎么赔？
这个问题好，正好最近研究这个问题，写出来和大家一起分享。 先说结论，我的算法是，如果两队历史交战，进球数大于等于3个且两队得失球差值大于1的，大球(进球数大于2.5)打不出。其它情况皆有可能。
一、定义几个概念 大（小）球，这里指比赛结果总进球数超过（小于）两个。 独赢，客队胜，客队让球。让平，主队受让一球，最后主队获胜。 走盘，全场进球小于3个，0比0，1比1之类的。 输盘，全场进球超过3个，4比3，6比3之类的。
二、分析方法 因为足球比赛与篮球等不一样，有主场优势和客场劣势之分，所以用过往交锋的客场进球来代表一支球队的进球表现。因为一个赛季很多场比赛，一次意外输球并不能说明什么问题，所以用过去3次客场进球表现做统计。如果一场比赛没有打出大（小）球，则看上一轮，以此类推。
三、数据处理 我以2019-2020NBA为例，挑选了其中西部前8名的球队，一共470组数据进行了统计。其中包含本赛季的赛程和以往赛季的赛程(包括常规赛和季后赛)，所有数据都来源于体育媒体或官网。
四、统计结果 我们来看一组西部前8名球队在近10场（含本赛季）比赛的统计： 可以看出，8支球队中有7支出现过3次及以上的客场大（小）球。仅有犹他爵士1支球队没有出现这种情况。所以按照此理论，竞彩开出的比赛，应该会有7成以上的概率打出大（小）球。这个的概率还是比较大的。 但是我们回看刚刚结束的季后赛东部半决赛热火对阵雄鹿的比赛，两队共计14个进球，却出现了11次失误，平均下来每次进攻只有1.1个进球。这样的效率怎么会打进加时赛呢？这明显不符合我的模型啊！
于是我增加了干扰因子，也就是当两队历史交锋，最后一分钟（含补时）有过进球，或者本场两队加起来共有手误（失误+犯规）次数大于等于5次的，计算时候额外+1。再看结果，热火的客场表现从1.33倍变为1.25倍，仍然高于平均值。而雄鹿的客场表现从1.16倍变成1.05倍，低于平均值，符合误差范围。 所以我在给出结论的时候，会同时结合历史数据来看我给出的倍数是否合理。 如果这个模型能够应用于实践，我可以再单独写文章进行介绍。