45.0090.00

cocog SINGLE

Various cocog siji kurban tindakake karo rintangan miwiti saka 1.5 nganti 3.8

Clear
SKU: N / A Babagan:

Description

Ramalan Bal-balan Single Cocokake

Ramalan Bal-balan Single Cocokake ,ing statistik, prediksi minangka bagean saka kesimpulan statistik. We offer manawa ramalan bal-balan karo rintangan nganti 3.00 karo tingkat dhuwur saka efficiency. Pendekatan tartamtu kanggo kesimpulan kuwi dikenal minangka kesimpulan prediktif, nanging prediksi bisa dilakoni ing sembarang saka sawetara cedhak kanggo kesimpulan statistik. Pancen, siji gambaran bisa statistika iku menehi liya saka nransfer kawruh bab sampel saka populasi sing kanggo kabèh populasi, lan populasi liyane sing gegandhengan, kang ora kudu padha prediksi liwat time.Our tips nang bener tim pakar antarane tipsters paling apik ing pasar. Nalika Alexa ditransfer tengen wektu, asring kanggo nilai tartamtu ing wektu, proses dikenal minangka prakiraan.Prakiraan biasane mbutuhake cara wektu seri, nalika prediksi asring dileksanakake ing data salib-bagean.

Techniques statistik digunakake kanggo prediksi kalebu analisis kemunduran lan macem-macem sub-kategori kayata kemunduran linear, model linear umum (logistik kemunduran, kemunduran Poisson, kemunduran Probity), etc. Ing cilik saka prakiraan, otomatis regressive obah saben model lan model kemunduran vektor otomatis bisa digunakke. Nalika iki lan / utawa gegandhengan, pesawat umum saka kemunduran utawa learning mesin cara sing tugasaken ing Panggunan komersial, lapangan dikenal minangka Analytics prediktif.

Ing akeh aplikasi, kayata analisis wektu seri, iku bisa kanggo ngira model sing generate pengamatan. Yen model bisa ditulis minangka fungsi transfer utawa ing syarat-syarat paramèter negara-papan banjur smoothed, saring lan prakiraan data mbadek bisa diwilang.Yen model ngasilaken ndasari sing linear banjur minimal-bedo Kálmán Filter lan minimal-bedo permukaané bisa dipigunakaké kanggo waras data saka kapentingan saka pangukuran rame. Tèknik-tèknik iki gumantung ing prediksi siji-langkah-ahead (kang nyilikake bedo saka kesalahan prediksi). Nalika model ngasilaken sing ora segaris linearizations banjur stepwise bisa Applied ing Lengkap Kálmán Filter lan recursions permukaané. Nanging, ing kasus ora segaris, paling njamin kinerja minimal-bedo maneh aplikasi.

Mangga tindakake lan kaya kita:

informasi tambahan

rintangan

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+