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时至今日，国内的玩家越来越多，数据分析也越来越专业。欧亚指数作为最基础的两项参考指标，受众面也最大。很多人通过欧亚对比的数据差异，来判断深浅，发现异常。但不得不说，很多人在应用时容易忽视返还率的差异，从而导致出错。
网络上流传最广的欧亚对照表，大概就是下边这张了。表格按的位置进行了分档，每档对应欧赔当中的一个大致范围。这点非常好理解，例如低赔在2.60左右的，大家都知道要开平手。低赔在1.90左右的，要开在半球。和低赔存在客观的对应关系，这一点是毋庸置疑的。
为了更加精确，在位置和低赔范围对应的关系之外，还有一层水位和低赔的对应。这点也容易理解，因为大家习惯性的认为，水位和赔率的变化都是连续的，那么他们的对应关系也应该是连续的。这也问题不大。
但是在表格的最后注释里，却有着这么一句话：“欧亚赔率转换表为根据欧洲赔率转换公式计算所得，并不是非常精确，仅供网友参考！”
何来的“不精确”之说呢？
1，欧亚的对应并非线性的，而是辐射状的。
假如，低赔2.50对应平手，2.40对应平半，2.30对应半球的话，这样就是线性的对应关系。但实际上并不是。我们看到2.50对应平手低水，2.00对应平半低水，1.75对应半球低水。赔率的递减越来越慢，直到最后每档对应的低赔越来越接近，例如1.15对应两球半低水，1.14对应两球半/三球低水。
极限考虑就是，到了低赔为1.01、1.00之时，究竟是让七球还是让八球，已经无法精确的通过这张表来判断。换言之，低赔越低，这张表的精确性就越差。
2，忽视了返还率差异
众所周知，指数公司的返还率是逐年在增加的，拿十几年前的表（当时返还率可能只有89%），来套现在的指数（如今的返还率很多可能涨到了94%），本身就存在误差。
就像89%返还率的2.00，对应的是94%返还率的2.02。返还率越高，数字就会长的越“胖”。想要找到一个数字的绝对位置，最好的办法就是把它转化成100%，看看它被抽水之前长什么样。不考虑返还率差异，直接拿2.00代入表里查看，精确性必然下滑。要更精确的找到欧亚对应关系的话，返还率的转化是绕不开的一道坎儿。（潘凤）
