太监不看比赛的吗？

不是，就考虑了那么一点东西结果写了这么多。我只说一个点，季后赛是两两强行对位的模式，不，任何运动的任何两人对位不止一局的情况下，第一场你用个a b代表双方的胜率可以，但随着场次的叠加，逐渐互相了解研究，第二场开始a b就不是两队的胜率了，因为双方为了战胜对方要去做迎合对方打法的某种改变，这中间是肯定要引进变量去修正这个胜率

清流

那就得看裁判多不要脸啰

知乎转载标明出处了吗

你发这能有几个看懂的

在纯数学分析中，假设每场比赛的结果独立且落后方每场获胜的概率为常数 \( p \)，则 **0-3 落后翻盘为 4-3 的概率为 \( p^4 \)**。具体推导如下：
---
### **1. 模型假设**
- 系列赛为七场四胜制（NBA 季后赛规则）。
- 每场比赛结果独立，落后方单场获胜概率为 \( p \)（\( 0 \leq p \leq 1 \)）。
- 无其他因素干扰（如主客场、伤病、士气变化等）。
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### **2. 数学推导**
当一支球队以 0-3 落后时，若想翻盘为 4-3，**必须连续赢得接下来的四场比赛**（否则系列赛会在某一方取得四胜时提前结束）。
因此，翻盘概率为：
\[
\text{翻盘概率} = p \times p \times p \times p = p^4
\]
---
### **3. 关键分析**
- **若胜负概率均等（\( p = 0.5 \）**：
\[
p^4 = 0.5^4 = 0.0625 \quad \text{（即 6.25%）}
\]
- **若实力劣势明显（如 \( p = 0.3 \）**：
\[
p^4 = 0.3^4 = 0.0081 \quad \text{（即 0.81%）}
\]
- **若实力占优但暂时落后（如 \( p = 0.6 \）**：
\[
p^4 = 0.6^4 = 0.1296 \quad \text{（即 12.96%）}
\]
---
### **4. 对比现实意义**
- **数学结果与历史数据的差异**：
NBA 历史上从未有球队在 0-3 落后时翻盘，但数学模型中若 \( p = 0.5 \)，理论概率应为 6.25%。这一矛盾可能源于：
1. **独立性假设不成立**：实际比赛中，连败可能导致士气下降、战术被针对，从而降低后续比赛的 \( p \)。
2. **实力差距**：0-3 落后的球队通常实力较弱，实际 \( p \) 远低于 0.5。
---
### **5. 结论**
在纯数学框架下，翻盘概率为 \( p^4 \)。若需贴近现实，需根据具体场景调整 \( p \) 的取值：
- 若 \( p = 0.5 \)，概率为 **6.25%**；
- 若 \( p = 0.4 \)，概率为 **2.56%**；
- 若 \( p = 0.25 \)，概率为 **0.39%**。
实际应用中，需结合球队实力、状态等因素动态修正 \( p \)，但数学模型为分析提供了基础框架。

deepseek 谁不会用一样

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4

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联盟如果需要，概率再低都能出现。

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