45.0090.00

VEISOTARI NI SEGA NI VAKAWATI

Na veimataqali veivosaki e tautauvata kei na kena odds tekivu mai na 1.5 me 3.8

Matata

Ivakamacala

Predictions ni sega ni vakawati na veisotari ni futbol

Predictions ni sega ni vakawati na veisotari ni futbol ,ena iwiliwili, na voleka e tiki ni inference vakaiwiliwili. Keimami solia vei kemuni vakadeitaka ni soka predictions odds ki 3.00 ena levu ni efficiency. Na kena dau yaco na inference vakaoqo e kilai me namaki inference, Ia na voleka e rawa ni vakayacori ena loma ni vica vata na sala ki na inference vakaiwiliwili. Dina, e rawa ni dua na ivakamacala ni kena iwiliwili e vakarautaki kina e dua na boko ni kila-ka me baleta e dua na ivakaraitaki ni iwiliwili taucoko ki na iwiliwili taucoko ni tamata, kei na so tale na populations, e sega ni gadrevi me tautauvata kei na voleka ena kena gauna donu. Noda na iwalewale ni vakasukasuka dodonu na timi kenadau e tiko vei ira na tipsters vinaka duadua ena makete. Ni sa toso tiko na itukutuku ena gauna taucoko, vakawasoma na kena bibi ena kena gauna, na kena icakacaka e vakatokai me draki.Na draki e dau gadrevi kina na ivakarau ni kena gauna, ni voleka sa dau vakayacori wasoma ena itukutuku sectional.

Na iwalewale vakaiwiliwili e vakayagataki me baleta na voleka e oka kina na vakadidike regression kei na kena veimataqali iwasewase lalai me vaka na linear regression, generalized linear (logistic regression, Poisson regression, Probity regression), kei. Ena kisi ni draki, e regressive na kena dau regression na vector. Ni gauna oqo kei na/se veiwekani, na generalized ni regression se misini ni vuli ka sa deployed tiko ena kena ivakarau ni vakayagataki, e vakatokai na lomanibai me namaki analytics.

Ena vuqa na ivolakerekere, me vakataka na gauna ni vakadidike, e rawa ni da cakacakataka na ivakaraitaki ka vakavurea na vakadidike. Kevaka e rawa ni vakaraitaki na ivakaraitaki ni sa vakau na cakacaka se ena ivakarau ni parameters ni vanua, qai smoothed, na itukutuku tauvuloni kei na veika e tukuni tuvanaki e rawa ni nakiti.Kevaka e linear na vakacurumi ni underlying e sega ni vakakina na variance Kalman ka sa na rawa ni vakayagataki e dua na variance taladrodro me na vakayacori tale na itukutuku ni kauwai mai na kosakosa measurements. Na iwalewale oqo ena vakatau ki na dua na predictors ni kalawa e liu (ka minimise na variance ni cala voleka). Ni sa vakacurumi na ivakaraitaki ni nonlinear sa na qai stepwise na linearizations e rawa ni vakayagataki ena loma ni Kalman na itatarovi kei na taladrodro recursions. Ia, ena nonlinear ni gauna, optimum na guarantees variance sega ni vakayagataki tale.

Yalovinaka muria ka vakataki keda:

Ikuri ni itukutuku

VAKAMALUMALUMUTAKI

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+