45.0090.00

ниједну утакмицу

Разни сингле утакмице нуде пратити са квоте почев од 1.5 до 3.8

Јасно
Шифра: Н / Д Категорија:

Опис

Фудбал ниједну утакмицу Предвиђања

Фудбал ниједну утакмицу Предвиђања ,у статистици, предвиђање је део статистичког закључивања. Ми вам нудимо суре соццер прогнозе са квотом до 3.00 са високом стопом ефикасности. Посебан приступ таквом закључку је познат као предиктивни закључак, али је предвиђање може се предузети у било којем од неколико приступа статистичког закључивања. Заиста, један могући опис статистике је да обезбјеђује средства за преношење знања о узорку популације у целокупној популацији, као и другим повезаним популацијама, што није нужно исто што и предвиђање над тиме.Оур исправни бет савети Стручни тим је међу најбољим типстера на тржишту. Када се информације преносе кроз време, често на одређене тачке у времену, процес је познат као предвиђања.Предвиђање обично захтева време метода серије, док предвиђање се често обавља на попречног пресека података.

Статистичке технике користе за предвиђање обухватају регресионе анализе и њеним различитим подкатегорије попут линеарне регресије, генерализовани линеар моделс (логистичка регресија, поиссон регресија, Исправност регресија), итд. У случају прогнозе, Ауто регресивни покретни просек модела и модела регресије вектор ауто може да се користи. Када се ови и / или у вези, генерализована сет регресије или машинског учења методе су распоређени у комерцијалну употребу, поље је познат као предиктивну аналитику.

У многим апликацијама, попут анализа временских серија, могуће је проценити моделе које стварају запажања. Ако модели се могу изразити као функције за пренос или у смислу стате-спаце параметара тада заобљене, филтрирана и процене предвиђене података могу се израчунати.Уколико основни модели генератинг линеарни онда минимално-варијансе Калман филтер и минимално-варијансе равномерније могу се користити за опоравак података од интереса од бучних мерења. Ове технике се ослањају на један корак испред-предикторима (која минимизира варијације грешке предвиђање). Када су модели генеришу су нелинеарни онда поступно линеаризацију може примењивати у оквиру Ектендед Калман Филтер и равномернијег рецурсионс. Међутим, у нелинеарним случајевима, Оптимални гаранције перформанси минимално-варијансне више не важе.

Молимо вас да пратите и волите нас:

Додатне Информације

КВОТА

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+