45.0090.00

един мач

Различни единични мачове предлагат следват с коефициентите, започвайки от 1.5 до 3.8

ясно
Код: N / A категория:

описание

Футбол един мач Прогнози

Футбол един мач Прогнози ,в областта на статистиката, предсказание е част от статистическата извод. Ние ви предлагаме сигурни футболни прогнози с коефициент до 3.00 с висока степен на ефективност. Особеното подход към такъв извод е известен като предсказуем извод, но прогнозата могат да бъдат предприети в рамките на някоя от няколко подхода към статистическия извод. Наистина, едно възможно описание на статистиката е, че тя дава възможност за прехвърляне на знания за извадка от населението за цялото население, и на други свързани с тях групи от населението, което не е задължително да е същото като предсказание над time.Our правилни съвети залог експертен екип е сред най-добрите типстъри на пазара. Когато информацията се прехвърля във времето, често, за да за конкретни моменти, процесът е известен като прогнозиране.Прогнозиране обикновено изисква методи серия време, докато предсказване често се извършва на напречното сечение на данните.

Статистически методи, използвани за предсказване включват регресионен анализ и неговите различни подкатегории като линейна регресия, генерализирани линейни модели (логистична регресия, Поасон регресия, неподкупност регресия), и т.н.. При прогнозирането, авто регресивна движението на средните модели и вектор авто регресионни модели може да се използва. Когато тези и / или свързани с тях, обобщен набор от регресия или машинно обучение методи се използват във търговско предназначение, областта е известно като предсказуем анализ.

В много приложения, като анализ серия време, че е възможно да се оцени моделите, които генерират наблюденията. Ако модели могат да бъдат изразени като трансферни функции или по отношение на пространството на състоянията параметри след изгладени, филтрира и оценки прогнозираните данни могат да бъдат изчислени.Ако основните модели за генериране са линейни след минимум-вариацията Калман филтър и минимално отклонение-гладка може да се използва за възстановяване на данни, представляващи интерес от шумни измервания. Тези техники разчитат на една стъпка напред предиктори (който минимизира изменението на грешката на предвиждане). Когато модели за генериране са нелинейни след степенни линеаризациите може да се прилага в рамките на разширяване Калманов филтър и гладки рекурсии. въпреки това, в нелинейни случаи, оптимални гаранции за изпълнение на минимална вариация вече не се прилагат.

Моля, следвайте и ни харесва:

Допълнителна информация

КОЕФИЦИЕНТИ

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+