45.0090.00

еден натпревар

Разни единствено натпревари нудат следат со шансите почнувајќи од 1.5 до 3.8

Отстрани

Опис

Фудбал еден натпревар Предвидувања

Фудбал еден натпревар Предвидувања ,во статистиката, предвидување е дел од статистика инференција. Ние ви нудиме сигурни фудбалски предвидувања со шансите до 3.00 со висока стапка на ефикасност. На посебен пристап до такви заклучок е познат како предвидливо инференција, но предвидување може да се спроведе во било кој од неколку пристапи за статистика инференција. Навистина, еден можен опис на статистиката е дека тоа обезбедува средства за пренесување знаење за примерок на населението на целата популација, и на други поврзани население, што не значи дека тоа е исто како и предвидување над time.Our точни совети залог Стручниот тим е меѓу најдобрите tipsters на пазарот. Кога информациите се пренесуваат низ времето, често на одредени точки во времето, на процес е познат како прогнозирање.Прогнозирање обично бара методи на временски серии, додека предвидување е често се изведуваат на напречниот пресек на податоци.

Статистички техники кои се користат за предвидување вклучуваат регресивна анализа и неговите различни под-категории како што се линеарна регресија, генерализирана линеарни модели (логистичка регресија, Поасон регресија, чесност регресија), итн. Во случај на прогнозирање, авто регресивни движат просек модели и векторска авто регресија модели може да се искористи. Кога овие и / или поврзани, генерализирана сет на регресија или машина методи на учење се распоредени во комерцијална употреба, областа е познат како предвидливо анализатор.

Во многу апликации, како што се анализа на временски серии, тоа е можно да се процени модели кои генерираат забелешки. Ако модели може да се изрази како трансфер на функции или во однос на state-простор параметри потоа измазнуваат, филтрирани и предвиде проценки на податоци може да се пресмета.Ако основните модели за генерирање се линеарни тогаш минимална варијанса Калман филтер и минимална варијанса неспокојот на може да се користи за враќање на податоци од интерес од бучни мерења. Овие техники се потпира на еден чекор напред предиктори (кои се минимизираат варијансата на грешката на предвидување). Кога модели за генерирање се нелинеарни потоа постепено linearizations може да се примени и во поширокото Калман филтер и неспокојот recursions. Сепак, во нелинеарни случаи, чинидбени гаранции оптимална минимална варијанса веќе не важат.

Ве молиме да се следат и ни се допаѓа:

Дополнителни информации

Коефициенти

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+