有世界杯的体育彩票么？
有啊，世界杯期间各种玩法都有，竞猜、比分、胜负、进球数等等； 当然最后结果还是凭运气，不过有的人就是能算准。 在足球比赛中影响比赛结果的因素有很多，战术打法、球员状态、球队阵容深度、场上裁判判罚等等诸多因素，而这些因素对比赛的最终结果影响程度不同，因此就有了利用这些因素为比赛结果提前“做局”的可能。
例如：我们熟知的赌球“剧本”中就有很多这样的案例，如赛前已经确定好的某支球队某个位置的人故意伤退，然后在比赛中真的出现受伤情况从而获得理赔；又或者在比赛前买通裁判让其偏帮某一队伍，在比赛中果然出现偏帮情况，等等。 虽然此类“剧本”层出不穷，但真正能从中获利的人数却是少之又少，其原因也很简单——绝大多数人没能找到真正的“突破口”，或者说找不到可以操作的空间。 然而如果仔细分析各类赛果产生的原因，其实是是可以挖掘出有价值的信息并以此为依据对赛果进行预测的。
以刚刚结束的2018年俄罗斯世界杯H组第3轮日本对战波兰的比赛为例： 比赛前期由于日本率先攻破对手大门，加上防守出色，故赔率方面一直支持着日本赢下比赛；
直到比赛临近尾声时，日本前锋莱昂纳多在禁区手刃对手，赢得点球机会并以罚入点球终结了这场比赛，而在此之前莱昂纳多刚刚因为在进攻中踩踏对方球员被裁判给予警告。 由此我们可以推断出导致比赛结果的因素主要有： 球员在场上在场上的表现(包括体能、技术、战术运用等)；
比赛进程（时间、比分、进球数）； 赛制（加时、点球）； 外界因素（天气、裁判、伤病的突然到来等） 对结果的影响程度由大到小排列。 而对于那些无法改变的因素，如队员个人身体素质的差异、个别裁判的偏帮或是偶然性事件，我们很难将其对结果的影响比例精确到某一个数值上，于是我们就需要寻找其他可量化的因素来代替之。
经过不断测试，我最终选择了以下6个变量用于建模分析： 这六个变量的意义： 身高：代表运动员个体差异，尤其是上下半场各6分钟的体能消耗； 年龄：与运动员体能密切相关，且具有明显的正相关性； 联赛级别：反映参赛队员的个人能力，以及队伍战术执行能力； 赛程：包括比赛场次和间隔时间，反应选手的体能储备状况及恢复情况； 定位球：包含角球、任意球、点球，反应竞技状态的稳定性及其起伏变化； 黄牌红牌：反映赛场心态及对犯规的掌控程度。
以上变量均为定性变量，需要通过定量的方式处理，因此首先需要对变量进行编码。 对于模型来说，变量的选取是否合理直接关系到模型结果的准确度，所以每一步我都做了反复验证，确保模型的可信度和精度。 最后使用SPSS软件包进行逐步回归分析，得到的结果如下： 最后得到的结果显示： 影响比赛结果的因素有6个，分别是定位球、黄牌/红牌、赛程、身高、年龄、联赛级别，且每个因素对比赛结果的影响都可以通过F检验。其中，定位球、黄牌／红牌、赛程三个变量进入回归方程，其它三个变量没有进入方程，说明这三个变量对于结果的影响是显著的并且是具有统计学意义的。