通过前面的介绍，我们知道了博彩公司是在预测和掌握比赛概率的基础上，经过对概率的分析制定出对每场比赛的经营策略，最终以赔率的形态表现出来。我们把博彩公司分析比赛的方法归纳为静态分析和动态分析两种。其中静态分析指的是以比赛球队的基本信息为基础的技术性分析模式，动态分析是以市场因素为主的综合性分析模式（其中也包含博彩公司所掌握的内幕信息）。

要注意的是，两种分析方法的区别不单是形态上的不同，最大的区别在于：静态分析是以预测比赛概率为目标，而动态分析则是已经进入到了赔率和指数分析程序；因此，更严格的讲，静态分析是概率分析方法，动态分析是赔率（指数）分析方法。

博彩业在历经200多年的发展历程中，产生了很多建立在概率学、统计学基础上的比赛预测方法，经过无数实践和改良最终形成了三种较为权威的静态分析方法，分别为：埃罗预测法、进球率比较预测法、六场战绩比较预测法。实践证明，欧洲几乎所有的博彩公司都是在这三种预测方法基础上建立了数学模型，从而决定该公司在赛前开出何种赔率。

“本章要点”

要点1：明确静态数学模式是对比赛进行分析的基础。

要点2：静态分析法是对概率的合理性的一种论证模式。

要点3：站在庄家的角度，对概率的发生可能做出预测。

要点4：中级以上玩家可以尝试利用静态数学模型与其它分析方法组合分析的模式。

第一节、埃罗预测法：

埃罗预测法的创始人是是美国的物理学博士阿帕德·埃罗博士（Dr。AroadElo）。该方法最早的应用是用打分的方法对国际象棋比赛选手的实力进行对比，以此预测对弈的结果。在他的著作《棋分高下：过去和现在》一书对该方法做出了详细的说明。埃罗法对棋手的打分是以棋手的成绩走势为基础，当棋手的成绩稳步上升，得分就会增加，如果不断输棋，得分就会相应减少。象棋比赛是近乎于纯技术性的比赛，靠打分来预测棋手的实力具备一定科学道理，但即使是这样，埃罗法在实际操作中还是会出现一些偏差。因为棋手的水平和状态有时是起伏不定的，而一些不可预见的因素也会影响棋手的发挥或比赛结果。例如，低段位选手超常发挥而赢了棋王，或者高段位选手发挥失常而输棋等等。尽管如此，在大多数比赛中埃罗法还是能够比较准确地预测出比赛的结果，因此得以推广并流传至今。

后来，英国人杰奎斯·布莱克通过对1500场英超赛事的研究和论证，对埃罗法进行了改进和创新，并被广泛的应用于现今的足球比赛预测中。埃罗法的改进模型是通过分析球队的主客场积分情况来预测比赛结果。

一、积分差的分布杰奎斯·布莱克收集了英超和欧协杯1995-1996赛季的1500场比赛的资料，具体操作方法是用主场球队积分减去客场球队积分，并将积分差值分成若干档次。结果表明，这1500场比赛中有大约700场的比赛中两队之间的积分差值都很小，大致范围在+10和-10之内，而在这700场之外，分布就不那么集中了。其中主场球队积分高于客场球队积分30分以上的比赛只有50多场，而客场球队积分高出主场球队积分30分以上的情况也只有50场。

二、积分差对主客场球队胜平负概率的影响根据埃罗法的基本原理，主场球队的积分高出客场球队越多，则表明主场球队取胜的概率就越大，反之，主场球队取胜概率就会越低。最终总结出了如下分析方程式：

主场球队取胜可能性=44.8%+（0.53%×两队积分差）客场球队获胜可能性=24.5%-（0.39%×两队积分差）根据方程式，我们举例说明其具体操作的方法。

例1：主场球队积分50分，客场球队积分40分。

第一步：得出双方积分差为50-40=10；

第二步：主队取胜可能为44.8%+（0.53%×10）=50.10%；

第三步：客队取胜可能为24.5%-（0.39%×10）=20.60%；

根据主客队获胜概率，分别被1减则可求出平局可能为1-0.50-0.206=29.4%。最终本场比赛的胜平负概率为：

主胜概率：50.10%平局概率：29.40%客胜概率：20.60%例2：主场球队积分40分，客场球队积分50分。

第一步：得出双方积分差为40-50=-10第二步：主队取胜可能为44.8%+（0.53%×-10）=39.50%第三步：客队取胜可能为24.5%-（0.39%×-10）=28.40%根据主客队获胜概率，分别被1减则可求出平局可能为1-0.395-0.284=32.10%。最终本场比赛的胜平负概率为：

主胜概率：39.50%平局概率：32.10%客胜概率：28.40%上述方程式的成立，是经过较复杂的推算过程完成的，在此简略，大家只要掌握这个公式和运算程序即可。通过埃罗法计算出的概率，不只是庄家预测比赛的分析工具，玩家也可以通过此方法对比赛的概率做出初步分析。同时，在掌握基本概率后，还以可以通过得出的概率对赔率和盘口进行推算。

第二节、进球率预测法在大卫。杰克逊和K。R莫舍斯基联合撰写的《比赛中的指数博彩》论文中，提出了利用参赛球队以往进球率预测比赛结果的研究方法。具体方法是：Ra代表参赛甲队的以往进球率，以Rb代表乙队的以往进球率；本场比赛的总进球数则用Ra+Rb来预测；两队的胜负则可用Ra-Rb来预测。论文中以1990年世界杯英格兰VS爱尔兰的比赛为例，对他们的理论进行论证。英格兰在国际大赛中的平均进球率为1.29，爱尔兰的平均进球率为0.73.按照他们的方法运算，英格兰的获胜概率为1.29-0.73=0.56，预测的总进球数1.29+0.73=2.02.赛前博彩公司为这场比赛开出的英格兰获胜指数为0.85-1.10，总进球数指数为2.10-2.14.将博彩公司的指数与两位学者的预测对比，可以发现，博彩公司英格兰获胜指数的0.85比学者预测的56%要高出很多，这也就意味着博彩公司对这个结果的评估明显要高于学者们所给出的定位，最终比赛以1-1告终，如果下注者在交易所按照0.85的指数卖出英格兰获胜，那么他的所得即为0.85×交易价格，其利润回报极其可观，而买入者将遭受不小的损失。从这场比赛的预测结果来看，杰克逊和莫舍斯基的预测方法是很准确的。

对该方法的运用，主要掌握如下几点：

一、平均进球率和球队实力之间的关系首先，要明确球队的平均进球率和球队实力是否存在作用关系，如果这种作用关系不能成立，则无法应用该方法进行预测。球队的联赛总积分在一定程度上代表了球队的整体实力，按照杰克逊和莫舍斯基的预测理论，平均进球率的计算方法是：平均进球率=某队总进球数/该队比赛总场次。以英超和德甲联赛08-09赛季为例。

上表中各队的平均进球率是该队在2008-2009赛季的总进球数除以比赛场次数的结果。例如，切尔西在本赛季总进球数为68个，比赛场次数为38场，故其平均进球率为68/38=1.79个。我们再对各路球队在积分榜上的排名与平均进球数之间的关系进行关联分析。可以发现两大联赛的积分榜名次与进球率的关系系数平均为0.85左右，名次与平均进球数两者关系较为显著。因此，平均进球率象征了一支球队的攻击能力，在很大程度上可以代表球队的整体实力，所以，我们可以作出结论：平均进球率对比赛结果能够有效的进行预测。