赔率计算器

概率和赔率通常在做预测时使用。概率和赔率不是同义词。概率和赔率之间有一些区别。

概率的定义

事件的概率表示事件发生的机会。换句话说，是在可能的情况中导致期望事件的那部分。

让我们用一个例子来清晰地理解这一点。

概率的例子

在一副标准的52张牌中，有12张面牌。每种花色都有国王、皇后和杰克各一张。

假设你的朋友洗了牌，然后让你从洗好的牌中随机抽一张。你认为你可以在赌注中赢。因此，你打赌说如果你不能抽到面牌，你会给他1美元。否则，他会给你5美元。

找出赢的概率。

赢的概率是从所有可能的结果中抽到面牌的机会。总共有52张牌。这意味着总共有52种可能的结果。你期望的事件是收到一张面牌。由于洗好的牌中有12张面牌，所以期望事件有12种可能的结果。

你将期望发生的总次数与总结果数相比。即12/52。以这种方式计算赢的概率。

赔率的定义

赔率衡量某件事发生的可能性，它比较期望结果的数量与不期望结果的数量。换句话说，赔率是一种表示在特定情况下积极结果与不利结果之间关系的方式。

让我们使用之前的例子来清晰地理解这一点。

赔率的例子

在上面的例子中，你期望的结果是抽到一张面牌。因此，有12个有利的结果。不利结果的数量是通过从总结果数中减去有利结果数来计算的。因为总共有52个结果，所以你必须从52中减去12。

不利结果数 = 总结果数 - 有利结果数 = 52 - 12 = 40

你现在使用一个比率来表示期望结果的总数与不期望结果的总数之间的关系。这就叫做赔率。

概率计算

概率是通过将期望结果的数量除以总结果的数量来计算的。

概率 = 期望结果数 / 总结果数

让我们现在计算之前例子的赢的概率。

赢的概率 = 面牌数 / 牌组中的总牌数 = 12 / 52 = 3 / 13

我们现在将计算输的概率。这类似于估计期望事件的补事件的概率。

如果期望事件是A，补事件是Aᶜ或A¹。补事件的概率是通过从1减去期望事件的概率来计算的。

P(Aᶜ) = 1 - P(A)

让我们计算之前例子的输的概率。

我们已经计算出赢的概率为 3 / 13。因此，

输的概率 = 1 - 赢的概率 = 1 - 3 / 13 = 10 / 13

赔率计算

赔率是通过找到期望结果数与不期望结果数之间的最低比率来计算的。这也可以通过计算期望事件的概率与不利事件的概率之间的比率来确定。

有两种类型的赔率计算：

• 有利赔率，
• 不利赔率。

有利赔率

可能发生期望事件的结果数与不可能发生期望事件的结果数之间的最低比率被称为有利赔率。假设我们的期望事件是A。那么事件A的有利赔率按如下方式计算。

基于结果数

事件A的有利赔率 = n(A) : n(Aᶜ)

基于概率

事件A的有利赔率 = P(A) : P(Aᶜ)

让我们计算上面例子中赢的有利赔率。

1. 基于结果数

在之前的例子中，期望事件是抽到面牌。

期望结果数 = 12

不期望结果数 = 总结果数 - 期望结果数 = 52 - 12 = 40

因此，

有利赔率 = 期望结果数 / 不期望结果数 = 12 / 40 = 3 / 10

2. 基于概率

期望事件是抽到面牌。

赢的概率 = 期望结果数 / 总结果数 = 12 / 52 = 3 / 13

输的概率 = 1 - 赢的概率 = 1 - 3 / 13 = 10 / 13

有利赔率 = 赢的概率 / 输的概率 = 3 /13 : 10 / 13 = 3:10

不利赔率

不利赔率是不可能发生期望事件的结果数与可能发生期望事件的结果数之间的最低比率。假设期望事件是A。然后按如下方式计算事件A的不利赔率。

基于结果数，

事件A的不利赔率 = n(Aᶜ) : n(A)

基于概率，

事件A的不利赔率 = P(Aᶜ) : P(A)

让我们计算上面例子中赢的不利赔率。

1. 基于结果数

期望事件是抽到面牌。

期望结果数 = 12

不期望结果数 = 总结果数 - 期望结果数 = 52 - 12 = 40

因此，

不利赔率 = 不期望结果数 : 期望结果数 = 40 : 12 = 10 : 3

2. 基于概率

期望事件是抽到面牌。

赢的概率 = 期望结果数 / 总结果数 = 12 / 52 = 3 / 13

输的概率 = 1 - 赢的概率 = 1 - 3 / 13 = 10 / 13

不利赔率 = 输的概率 : 赢的概率 = 10 / 13 : 3 / 13 = 10 : 3

表达

概率的表达

概率可以表达为小数、百分比、分数或比率。

在之前的例子中，我们计算了赢的概率作为一个分数。

• 赢的概率 = 期望结果数 / 总结果数 = 12 / 52 = 3 / 13

我们可以将赢的概率表达为小数。

• 赢的概率 = 期望结果数 / 总结果数 = 12 / 52 = 3 / 13 = 0.2308

赢的概率可以表达为百分比。

• 赢的概率 = (期望结果数 / 总结果数) × 100% = (12 / 52) × 100% = (3 / 13) × 100% = 23.08%

可以使用比率来表示赢的概率。

• 赢的概率 = 期望结果数 : 总结果数 = 12 : 52 = 3 : 13

总结，

• 赢的概率 = 3 / 13 = 0.2308 = 23.08%

赔率的表达

赔率通常以最简形式的比率表示。

根据例子，

• 有利赔率 = 期望结果数 : 不期望结果数 = 12 : 40 = 3 : 10

• 不利赔率 = 不期望结果数 : 期望结果数 = 40 : 12 = 10 : 3

范围

概率的范围

当一个事件肯定会发生时，它的概率是1。当一个事件不会发生时，它的概率是0。因此，给定事件的概率总是在0和1之间。如果概率以百分比表示，它将在0%和100%之间。

赔率的范围

当一个事件肯定会发生时，有利赔率是无限的。如果事件永远不会发生，赔率是零。因此，赔率表示为0和无限之间的数字。

根据例子，

• 有利赔率 = 3 : 10 = 0.3

• 不利赔率 = 10 : 3 = 3.33

将赔率转换为概率

正如你已经学到的，赔率是一种表示特定情况下积极结果与不利结果比例之间关系的方式。

赔率不是表示事件发生可能性的表达。因此，当给出赔率时，你可能需要将这些赔率转换为概率，以了解事件发生的可能性。你可以按如下方式将赔率转换为概率。

有利事件是A，

你知道，

n(S) = n(A) + n(Aᶜ)

因此，

$$P(A)=\frac{n(A)}{n(S)}=\frac{n(A)}{n(A)+n(Aᶜ)}$$

转换赔率为概率的计算示例

在我们的例子中，

• 有利赔率 = 3 : 10

所以，

• 赢的概率 = 期望结果数 / (期望结果数 + 不期望结果数) = 3 / (3 + 10) = 3 / 13

在我们的例子中，

• 不利赔率 = 10 : 3

所以，

• 输的概率 = 不期望结果数 / (不期望结果数 + 期望结果数) = 10 / (10 + 3) = 10 / 13

将赔率转换为概率以及将赔率转换为最低比率已不再困难。赔率概率计算器可以帮助你将赢的赔率转换为赢的概率，并将赢的赔率转换为最低比率。它将降低不利赔率至最低比率，并将不利赔率转换为输的概率。

要使用赔率概率计算器计算前一个例子的答案，输入A为12，B为40，选择“赔率是为了赢”，然后计算。如果你输入A为40，B为12并选择“赔率是不利的”，你也可以得到相同的结果。答案将在一瞬间准备好。

赔率的重要性

在多个领域，赔率有多种应用。

科学研究领域，特别是关于疾病的传播，经常使用赔率。为了了解疾病如何传播并制定治疗方法和药物，科学家可能会使用赔率来比较发病人口的比率与未发病人口的比率。

金融专家可以利用赔率来确定特定投资是否可能带来更大的风险或收益，以帮助他们做出投资决策。

投注和赌博是另外两个主要使用赔率的领域。显示的赔率永远不会准确地代表事件发生或不发生的概率。博彩公司总是在这些赔率中加上利润。因此，赢的赌注者的支付总是比赔率正确代表概率时要低。