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기술

축구 단일 경기 예측

축구 단일 경기 예측 ,통계, 예측은 통계적 추론의 일부. 우리는 당신을 제공 확실히 축구 예측 확률 최대로 3.00 효율성 높은 속도. 이러한 추론에 특정한 접근법은 예측 추론라고도, 몇몇의 통계적 추론에 접근 이내에하지만 예측은 수행 할 수있다. 과연, 통계의 하나의 가능한 설명은 전체 인구에 인구의 샘플에 대한 지식을 전달하는 수단을 제공하는 것입니다, 및 기타 관련 인구에, 이는 필수적으로이 됐어 위에 예측과 동일하지 정확한 내기 팁 전문가 팀은 시장에서 최고의 tipsters 중 하나입니다. 정보는 시간을 통해 전송 될 때, 종종 시간에 특정 지점에, 프로세스는 예측으로 알려져.예측은 일반적으로 시계열 방법이 필요, 예측은 흔히 단면 데이터에 대해 수행되는 동안.

예측에 이용하는 통계 기법은 회귀 분석과 같은 선형 회귀 같은 다양한 서브 카테고리를 포함, 모델 선형 일반화 (로지스틱 회귀 분석, 포아송 회귀, 성실성 회귀), 기타. 예측의 경우, 평균 모델 및 벡터 자동 회귀 모델을 이동 자동 회귀가 활용 될 수있다. 때 이러한 및 / 또는 관련, 회귀 또는 기계 학습 방법의 일반화 된 세트는 상업 용도에 배포, 필드는 예측 분석으로 알려져.

많은 응용 프로그램에서, 이러한 시계열 분석뿐만, 관찰을 생성하는 모델을 추정 할 수있다. 모델 전달 함수 또는 후 평활화 상태 공간 파라미터로 표현 될 수 있다면, 여과하고, 예측 된 데이터 추정 계산할 수있다.기본 생성 모델은 선형이면 최소 - 분산 칼만 필터 및 최소 분산 부드럽고 소음이 측정에서 관심 데이터를 복구하는데 사용될 수있다. 이러한 기술은 한 단계 미리 예측에 의존 (이는 예측 오차의 분산을 최소화). 상기 생성 모델이 비선형 인 경우 다음 단계적 선형화는 확장 칼만 필터 부드러운 재귀 내에 적용될 수있다. 하나, 비선형 경우, 최적의 최소 분산 성능 보장은 더 이상 적용되지.

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승산

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+