45.0090.00

TRẬN ĐẤU ĐƠN

trận đấu đơn lẻ khác nhau cung cấp theo với tỷ lệ cược bắt đầu từ 1.5 lên đến 3.8

Thông thoáng

Sự miêu tả

Dự đoán bóng đá Độc trận đấu

Dự đoán bóng đá Độc trận đấu ,trong thống kê, dự đoán là một phần của suy luận thống kê. Chúng tôi cung cấp cho bạn chắc chắn dự đoán bóng đá với tỷ lệ cược lên đến 3.00 với tốc độ cao về hiệu quả. Phương pháp đặc biệt để suy luận như vậy được gọi là suy luận tiên đoán, nhưng dự đoán có thể được thực hiện trong bất kỳ một vài cách để suy luận thống kê. Thật, một mô tả có thể thống kê là nó cung cấp một phương tiện để chuyển giao kiến ​​thức về một mẫu của một dân số cho toàn bộ dân số, và các quần thể khác có liên quan, mà không nhất thiết phải giống như dự đoán trên time.Our các mẹo đặt cược đúng đội ngũ chuyên gia là một trong những tipsters tốt nhất trên thị trường. Khi thông tin được chuyển qua thời gian, thường đến các điểm cụ thể trong thời gian, quá trình này được gọi là dự báo.Dự báo thường đòi hỏi các phương pháp chuỗi thời gian, trong khi dự đoán thường được thực hiện trên dữ liệu mặt cắt ngang.

kỹ thuật thống kê được sử dụng để dự đoán bao gồm phân tích hồi quy và đa dạng của nó tiểu mục như hồi quy tuyến tính, mô hình tuyến tính tổng quát (hồi quy logistic, hồi quy Poisson, hồi quy liêm khiết), Vân vân. Trong trường hợp dự báo, tự động thoái lui di chuyển mô hình trung bình và các mô hình hồi quy vector tự động có thể được sử dụng. Khi những điều này và / hoặc liên quan, bộ tổng quát của hồi quy hoặc máy học phương pháp được triển khai trong việc sử dụng thương mại, lĩnh vực này được gọi là phân tích tiên đoán.

Trong nhiều ứng dụng, như phân tích chuỗi thời gian, chúng ta có thể ước lượng các mô hình tạo ra các quan sát. Nếu mô hình có thể được diễn tả như chức năng chuyển giao hoặc về thông số không gian trạng thái sau đó vuốt, lọc và dự toán dữ liệu dự đoán có thể được tính.Nếu các mô hình tạo cơ bản là tuyến tính sau đó một bộ lọc Kalman tối thiểu-sai và tối thiểu-sai mượt mà có thể được sử dụng để phục hồi dữ liệu quan tâm từ các phép đo ồn ào. Những kỹ thuật này dựa trên dự đoán một bước về phía trước (mà giảm thiểu phương sai của sai số dự đoán). Khi các mô hình phát là phi tuyến linearizations sau đó từng bước có thể được áp dụng trong phạm vi mở rộng Kalman Filter và recursions mượt mà. Tuy nhiên, trong trường hợp phi tuyến, tối ưu đảm bảo hiệu suất tối thiểu-sai không còn áp dụng.

Hãy làm theo và muốn chúng tôi:

Thông tin thêm

ODDS

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+