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シングルマッチ

様々なシングルマッチはから始まるオッズと従っています 1.5 以下 3.8

明確な
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説明

サッカーシングルマッチの予測

サッカーシングルマッチの予測 ,統計で, 予測は、統計的推論の一部です。. 私たちはあなたを提供します 必ずサッカーの予測 までのオッズで 3.00 効率の高い割合で. そのような推論の特定のアプローチは、予測推論として知られています, しかし、予測は、統計的推論にいくつかのアプローチのいずれにも行うことができます. 確かに, 統計の一つの可能​​な説明は、それが全体の人口に人口のサンプルについての知識を転送する手段を提供することです, およびその他の関連する集団へ, これは、必ずしもtime.Our上予測と同じではありません 正しいベットのヒント 専門家チームは、市場で最高tipstersの中で. 情報は、時間を介して転送された場合, 多くの場合、時間の特定のポイントへ, プロセスが予測として知られています.予測通常時系列方法が必要です, 予測は、多くの場合、断面データに対して行われている間.

予測のために使用される統計的手法は、回帰分析や、線形回帰などのその様々なサブカテゴリを含みます, 一般化線形モデル (ロジスティック回帰, ポアソン回帰, 正直回帰), 等. 予測の場合, 自己回帰移動平均モデル、ベクトル自己回帰モデルを利用することができます. ときにこれらおよび/または関連, 回帰や機械学習法の一般的なセットは、市販の用法で展開されています, フィールドは、予測分析として知られています.

多くのアプリケーションで, このような時系列分析など, 観測を生成するモデルを推定することが可能です. モデルは、伝達関数として、または状態空間パラメータで表すことができる場合、平滑化, 濾過し、予測されたデータの推定値を算出することができます.基礎となる生成モデルが線形である場合に最小分散カルマンフィルタと滑らかな最小分散は、雑音の多い測定値から対象のデータを回復するために使用することができます. これらの技術は、一段先の予測因子に依存しています (その予測誤差の分散を最小化します). 生成モデルが非線形である場合、その後、段階的線形化は、拡張カルマンフィルタと滑らかな再帰内で適用することができます. しかしながら, 非線形の場合、, 最適な最小分散性能保証は適用されません.

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オッズ

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+