世界杯夺冠陪率怎么算？
谢邀 这个问题问得真是时候，昨天刚好在小组赛最后一轮之前算了一次这个概率（虽然最后一场没看，但估计结果不会有太大变化）。 这里只讨论纯粹运气，不考虑阵容、教练等其它因素。 因为要计算不同情况的概率，所以首先要把所有可能出现的结果列出： 其中平局的情况太多，而且出现平局双方都能出线或者出局，为了简化计算我只考虑胜负的情况。
然后根据已进行比赛的情况把可能出现的16种情况列出来： 根据上述情况我们可以建立数学模型，对各个结果出现的概率进行计算。
因为模型的参数未知且难以得到准确值，所以我们采用试错的方法，即假设一个初始值让模型运行起来，然后每经过一次迭代都调整参数的取值使模型更接近于实际结果（也就是逐渐逼近正确的概率结果）。当然为了防止模型陷入局部最优解，每一步迭代我都会随机选取另一个模型作为参考。
这里需要指出的是，由于赛前各大网站和媒体都会对获胜率进行预测，因此我所使用的初始数据不是凭空猜测的，而是借鉴了这些网站或媒体提供的数据。如新浪体育预测本场比赛西班牙赢球率为90%，那么我就设定初始时西班牙赢球的概率为0.9。同样英国赢球率45%，那初始时英国赢球的概率就是0.45等等。
模型运行100次后得到的胜率结果如下： 通过模型计算得到的胜率为83%，与实际情况完全符合；而通过模型计算的法国队最终得分是2.6，西班牙队最终得分-0.75，这也是非常接近实际的得分。
通过上面的例子我们可以得出公式： P(A|E)=\frac{P(E|A)•P(A)} {P(E)} 这就是利用贝叶斯公式计算条件概率的问题。其中P(E)表示事件E发生的概率，P(A|E)表示在事件E发生时事件A发生的概率，而P(A)表示事件A单独发生时的概率，P(E|A)表示在事件A发生时事件E发生的概率。这样我们就可以通过给定的事件E反推其发生概率P(E)。