如何预测球队胜负？
其实，从数学的角度看，胜负还是有一定规律性的。美国得克萨斯大学埃尔帕索分校的乔尔·本克纳和查尔斯·格兰特就发明了一个相当简单的公式，可以预测两支球队比赛的胜负，他们的研究论文发表在近期的统计界权威杂志之一的《统计理论与方法》上。事实上，这个公式最初是他们为了预测大学橄榄球的胜负而发明的。
这个公式是基于一个古老的数学定律——布拉克斯莫尔·毕尔逊定律。18世纪初，托马斯·布拉克斯莫尔爵士发现，在一年时间内，马匹被马蹄铁上铁钉子扎到脚后去世，最终导致一名骑兵丧生的概率，与直接在战场上被打死的概率相同。毕尔逊则将这个定律用于板球比赛，发明了著名的毕尔逊指数。其大意是：对于由多场分胜负的对抗项目组成的团体赛，最终的胜者并不一定是各项单项都第一的队伍。事实上，只要在所有对抗中稍稍领先一点点，最后的总成绩就会出现惊人的差距（这里，所谓“稍稍领先一点点”，指以较高概率赢得每场对抗项目）。而布拉克斯莫尔·毕尔逊定律就是对这个指数的进一步推广和抽象。
从这个定律出发，两位数学家发明了一个相当简单的公式来判断两支球队的胜负。他们的数学模型仅仅基于两支球队之前的得分——无论是在主场还是在客场。在预测比赛中，客队得分的估计公式是：
客队预计得分=2.69+0.85×（客队上一场得分）-0.28×（对手上一场得分）
主场得分的估计公式与此类同。这样计算得到的得分会与实际得分存在差异。最终，对于某支球队，让该队所有比赛的得分差异做加权平均，得出一个指数。如果这个指数大于1，则代表该队是一支强队。当指数超出1以后，指数发生细微变化，都会导致对对手优势的极大变化。比如，指数从1.3升高到1.8，意味着一支球队获胜的几率从58%一下子升高到80%。
这个数学模型的复杂性仅仅相当于高中数学的程度。然而，经过计算机模拟分析，发现这个模型的预测精确度在60%到80%之间浮动。对于体育比赛，这个精确度已经是相当高了。
当然，这个模型并非完美无缺，比如没有考虑到伤病等等突发因素。但是，对于广大彩民而言，这个模型已经足够使用了。对于一般的体育爱好者，也可以用来进行一些娱乐预测。