45.0090.00

ကြင်ဖော်မဲ့ MATCH

အမျိုးမျိုးသောတစ်ခုတည်းပွဲကနေစတင်လေးသာမှုနှင့်အတူအတိုင်းလိုက်နာပူဇော် 1.5 အထိ 3.8

ရှင်းလင်းသော

ဖေါ်ပြချက်

ဘောလုံးလူပျိုပွဲစဉ်ဟောကိန်းများ

ဘောလုံးလူပျိုပွဲစဉ်ဟောကိန်းများ ,စာရင်းဇယားများတွင်, ခန့်မှန်းစာရင်းအင်းအခြ၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပါသည်. ငါတို့သည်သင်တို့ပူဇော် သေချာဘောလုံးခန့်မှန်း အထိအလေးသာနှင့်အတူ 3.00 ထိရောက်မှုမြင့်မားမှုနှုန်းနှင့်အတူ. ထိုကဲ့သို့သောအခြဖို့အထူးသဖြင့်ချဉ်းကပ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အခြအဖြစ်လူသိများသည်, ဒါပေမယ့်ခန့်မှန်းစာရင်းအင်းအခြဖို့အကြိမ်ကြိမ်ချဉ်းကပ်မှုမဆိုအတွင်းဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်. တကယ်ပါပဲ, စာရင်းဇယားများထဲမှဖြစ်နိုင်သောဖော်ပြချက်ကြောင့်မြေတပြင်လုံးတွင်လူဦးရေတစ်လူဦးရေရဲ့တစ်နမူနာအကြောင်းကိုအသိပညာလွှဲပြောင်းတဲ့နည်းလမ်းကိုထောက်ပံ့ပေးကြောင်း, နှင့်အခြားဆက်စပ်လူဦးရေရန်, သေချာပေါက် time.Our ကျော်ခန့်မှန်းကဲ့သို့တူညီသောအရာမဟုတ်ပါဘူး မှန်ကန်သောအလောင်းအစားအကြံပေးချက်များ ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့ကစျေးကွက်အတွက်အကောင်းဆုံး tipsters တို့တွင်. သတင်းအချက်အလက်အချိန်ကိုဖြတ်ပြီးပြောင်းရွှေ့သောအခါ, မကြာခဏအချိန်အတွက်တိကျသောအချက်များမှ, အဆိုပါဖြစ်စဉ်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းအဖြစ်လူသိများသည်.များသောအားဖြင့်ခန့်မှန်းအချိန်စီးရီးနည်းလမ်းများလိုအပ်ပါတယ်, ခန့်မှန်းမကြာခဏ Cross-Section အချက်အလက်ပေါ်ဖျော်ဖြေနေစဉ်.

ခန့်မှန်းအတှကျအသုံးပွုစာရင်းအင်းနည်းစနစ်ဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနှင့်ထိုကဲ့သို့သော linear ဆုတ်ယုတ်အဖြစ်က၎င်း၏အမျိုးမျိုးသောခွဲအမျိုးအစားပါဝင်သည်, generalized linear မော်ဒယ်များ (Logistic ဆုတ်ယုတ်, Poisson ဆုတ်ယုတ်, Probity ဆုတ်ယုတ်), စသည်တို့ကို. ကြိုတင်ခန့်မှန်း၏အမှု၌, အော်တိုလမ်းနည်းပါးရွေ့လျားပျမ်းမျှအားမော်ဒယ်များနှင့်အားနည်းချက်ကိုအော်တိုဆုတ်ယုတ်မော်ဒယ်များအသုံးပြုသွားမည်နိုင်ပါသည်. ဘယ်အချိန်မှာသည်ဤနှင့် / သို့မဟုတ်ဆက်စပ်, ဆုတ်ယုတ်သို့မဟုတ်စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များအထွေထွေ set ကိုစီးပွားဖြစ်အသုံးပြုမှုအတွက်အသုံးချနေကြသည်, လယ်ပြင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအဖြစ်လူသိများသည်.

များစွာသောပလီကေးရှင်း, ထိုကဲ့သို့သောအချိန်စီးရီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအဖြစ်, အဆိုပါလေ့လာတွေ့ရှိချက် generate သောမော်ဒယ်များကိုခန့်မှန်းရန်ဖြစ်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်ပါသည်. မော်ဒယ်လွှဲပြောင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကိုအဖြစ်သို့မဟုတ်ပြည်နယ်-space ကို parameters တွေကို၏စည်းကမ်းချက်များ၌ဖျောပွနိုငျလျှင်ပန်းခင်းလမ်း, filtered နှင့်ဟောကိန်းထုတ် data တွေကိုခန့်မှန်းတွက်ချက်နိုင်ပါတယ်.အခြေခံထုတ်လုပ်မော်ဒယ်များထို့နောက်နိမ့်ဆုံး-ကှဲလှဲ Kalman filter ကို linear ဖြစ်ကြပြီးနိမ့်ဆုံး-ကှဲလှဲချောမွေ့ဆူညံတိုင်းတာကနေအကျိုးစီးပွား data တွေကို recover ဖို့အသုံးပြုစေခြင်းငှါ အကယ်.. ဤနည်းပညာများသည်တခြေလှမ်း-ရှေ့ဆက်ခန့်မှန်းအပေါ်အားကိုး (သောခန့်မှန်းအမှား၏ကှဲလှဲ minimize). အဆိုပါမျိုးဆက် nonlinear တဲ့အခါထို့နောက် stepwise Linear တိုးချဲ့ Kalman Filter ကိုများနှင့်ချောမွေ့တဲ့ request ကိုအတွင်းလျှောက်ထားစေခြင်းငှါ. သို့သျောလညျး, nonlinear ကိစ္စများတွင်, အကောင်းဆုံးနိမ့်ဆုံး-ကှဲလှဲစွမ်းဆောင်ရည်လျှောက်ထားမရှိတော့အာမခံ.

ကျွန်တော်တို့ကိုလိုက်နာရန်နှင့်ကြိုက်နှစ်သက် ကျေးဇူးပြု.:

အခြားဖြည့်စွက်ရန်အချက်အလက်များ

Odds

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+