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 and predicted data estimates can be calculated.If the underlying generating models are linear then a minimum-variance Kalman filter and a minimum-variance smoother may be used to recover data of interest from noisy measurements. These techniques rely on one-step-ahead predictors (which minimise the variance of the prediction error). When the generating models are nonlinear then stepwise linearizations may be applied within Extended Kalman Filter and smoother recursions. သို့သျောလညျး, in nonlinear cases, optimum minimum-variance performance guarantees no longer apply.

ကျွန်တော်တို့ကိုလိုက်နာရန်နှင့်ကြိုက်နှစ်သက် ကျေးဇူးပြု.:

အခြားဖြည့်စွက်ရန်အချက်အလက်များ

Odds

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+