45.0090.00

SINGLE MATCH

Различные одиночные матчи предлагают следовать с форой, начиная с 1.5 вплоть до 3.8

Очистить

Описание

Футбол одного матча Предсказания

Футбол одного матча Предсказания ,в статистике, прогнозирование является частью статистического вывода. Мы предлагаем Вам уверен, что прогнозы футбол с коэффициентом до 3.00 с высокой скоростью эффективности. Конкретный подход к такому умозаключений известен как предиктивный вывод, но прогноз может быть проведен в любом из нескольких подходов к статистическому выводу. В самом деле, один возможное описание статистики является то, что оно обеспечивает средство передачи знаний о выборке населения ко всему населению, и других связанных с ними групп населения, которая не обязательно совпадает с предсказанием над разом правильные советы ставки Группа экспертов является одним из лучших жучков на рынке. Когда информация передается по времени, часто определенные моменты времени, процесс известен как прогнозирование.Прогнозирование обычно требует методов временных рядов, в то время как предсказание часто выполняются на данном поперечном сечении.

Статистические методы, используемые для прогнозирования включают регрессионный анализ и ее различный суб-категорию, такие как линейная регрессия, обобщенные линейные модели (логистическая регрессия, Пуассон регрессия, Честность регрессии), так далее. В случае прогнозирования, авто регрессивных скользящие средние и модель векторной авторегрессии можно использовать. Когда эти и / или зависимому, обобщенный набор регрессионных или машинное обучение метод развертываются в коммерческом использовании, поле известно как прогностический анализ.

Во многих приложениях, такие как анализ временных рядов, можно оценить модели, которые генерируют наблюдение. Если модели могут быть выражены как функция передачи или в терминах пространства состояний параметров затем сглаженных, фильтруют и оценки предсказанных данные могут быть вычислены.Если лежащая в основе генерации модель является линейной затем фильтр Калмана минимальной дисперсии и минимальная дисперсия гладкой могут быть использованы для восстановления данных, представляющего интереса от шумных измерений. Эти методы опираются на один шаг вперед-предсказателей (которые минимизируют дисперсию ошибки предсказания). Когда генерирующие модели являются нелинейными, то ступенчатыми линеаризациями может быть применено в пределах расширенного фильтра Кальмана и плавной рекурсии. тем не мение, в нелинейном случае, оптимальные гарантии исполнения минимальной дисперсии больше не применяются.

Пожалуйста, следуйте и нравятся:

Дополнительная информация

СТАВКИ

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+