这个简单，以竞猜足球为例（篮球我没研究过），假设某个网站的赔率和盘口是实时更新的，那么就可以把这些即时赔率连接起来，组成一条时间链。 以比赛场次为节点，把每个节点的即时赔率用数学公式表示出来，这条时间链就组成了这场比赛的陪率。 当然实际情况比这要复杂一些，毕竟有的网站的赔率并不是实时更新的，而且不同网站的赔率数值也不一样，但这些都可以通过算法来简化或者消除。
我这里只是简单的描述了计算的过程，并没有对结果进行什么优化处理，也没有考虑各种特殊事件，比如加时、点球等等，这些都需要额外的计算。如果对这些细节感兴趣可以自己实现一下，有源码和数据集可以参考。 我曾经用 Python 和 Flask 实现了这样一个原型系统用来计算英超的赔率。使用的过程中发现有些网站的个别场次的数据出现滞后，于是我又用 Spark 开发了另一个程序用来监测数据并做相应的处理。最后两个程序一起工作，能够保证计算结果的时效性和准确性。
红玥美优质答主2018年世界杯的赞助商陪率是指通过各种渠道购买世界杯比赛门票的回报性价比。这个数字的计算可能会因赞助商，销售渠道和购票时间等因素而有所不同。要计算2018年世界杯的赞助商陪率，需要考虑以下几个因素：
1. 购票时间：在赛事临近开始或临近结束时，比赛门票的价格可能会因为供应和需求的关系产生波动，因此在不同时间购买门票可能会影响到陪率。
2. 购票渠道：不同的购票渠道可能会有不同的优惠和折扣，选择合适的购票渠道可以提高陪率。
3. 赛事热度：对于更热门的比赛，如决赛或关键较量，门票可能会更难购买且价格较高，因此在选择观看的比赛时，可以影响陪率。
4. 赞助商优惠：作为赞助商，可能会享受到一定的优惠政策，如免费或其他优惠门票，这些也会影响到陪率。
5. 交通和住宿成本：除了门票外，还要考虑观看比赛的交通和住宿成本，这些成本的不同也会影响到陪率。
综合以上因素，可以计算出一个相对复杂的陪率。不过，对于具体的计算方法， FIFA和各个赞助商可能会保留商业秘密，不公开具体的计算方式。
