45.0090.00

איין MATCH

פאַרשידן איין שוועבעלעך פאָרשלאָגן נאָכפאָלגן מיט די שאַנסן סטאַרטינג פון 1.5 ביז 3.8

קלאָר

באַשרייַבונג

פוטבאָל סינגלע מאַטש פֿאָרויסזאָגן

פוטבאָל סינגלע מאַטש פֿאָרויסזאָגן ,אין סטאַטיסטיק, פּראָגנאָז איז אַ טייל פון סטאַטיסטיש ינפערענסע. מיר פאָרשלאָגן איר זיכער פוסבאָל פֿאָרויסזאָגן מיט שאַנסן אַרויף צו 3.00 מיט הויך קורס פון עפעקטיווקייַט. די באַזונדער צוגאַנג צו אַזאַ ינפערענסע איז באקאנט ווי פּרידיקטיוו ינפערענסע, אָבער די פּראָגנאָז קענען זיין אַנדערטייקאַן ין קיין פון די עטלעכע אַפּראָוטשיז צו סטאַטיסטיש ינפערענסע. טאקע, איינער מעגלעך באַשרייַבונג פון סטאַטיסטיק איז אַז עס גיט אַ מיטל פון טראַנספעררינג וויסן וועגן אַ מוסטער פון אַ באַפעלקערונג צו די גאנצע באַפעלקערונג, און צו אנדערע שייך פּאַפּיאַליישאַנז, וואָס איז ניט דאַווקע דער זעלביקער ווי פּראָגנאָז איבער טימע.אָור ריכטיק געוועט עצות מומחה קאָלעקטיוו איז צווישן די בעסטער טיפּסטערס אין די מאַרק. ווען אינפֿאָרמאַציע איז טראַנספעררעד אַריבער צייַט, אָפֿט צו ספּעציפיש ווייזט אין צייַט, דעם פּראָצעס איז באקאנט ווי פאָרעקאַסטינג.פאָרעקאַסטינג יוזשאַוואַלי ריקווייערז צייַט סעריע מעטהאָדס, בשעת פּראָגנאָז איז אָפֿט געטאן אויף קרייַז-סעקשאַנאַל דאַטן.

סטאַטיסטיש טעקניקס געניצט פֿאַר פּראָגנאָז אַרייַננעמען ראַגרעשאַן אַנאַליסיס און זייַן פאַרשידן סאַב-קאַטעגאָריעס אַזאַ ווי לינעאַר ראַגרעשאַן, דזשענראַלייזד לינעאַר מאָדעלס (לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, פּאָיססאָן ראַגרעשאַן, ערלעכקייַט ראַגרעשאַן), אאז"ו ו. אין פאַל פון פאָרעקאַסטינג, אַוטאָ ראַגרעסיוו מאָווינג דורכשניטלעך מאָדעלס און וועקטאָר אַוטאָ ראַגרעשאַן מאָדעלס קענען זיין יוטאַלייזד. ווען די און / אָדער פֿאַרבונדענע, דזשענראַלייזד שטעלן פון ראַגרעשאַן אָדער מאַשין וויסן מעטהאָדס זענען דיפּלויד אין געשעפט באַניץ, די פעלד איז באקאנט ווי פּרידיקטיוו אַנאַליטיקס.

אין פילע אַפּלאַקיישאַנז, אַזאַ ווי צייַט סעריע אַנאַליסיס, עס איז מעגלעך צו אָפּשאַצן די מאָדעלס אַז דזשענערייט די אַבזערוויישאַנז. אויב מאָדעלס קענען זייַן אויסגעדריקט ווי אַריבערפירן פֿעיִקייטן אָדער אין טערמינען פון שטאַט-פּלאַץ פּאַראַמעטערס דעמאָלט סמודד, פילטערעד און פּרעדיקטעד דאַטן עסטאַמאַץ קענען זיין קאַלקיאַלייטיד.אויב די אַנדערלייינג דזשענערייטינג מאָדעלס זענען לינעאַר דעמאָלט אַ מינימום-צעטיילט קאַלמאַן פילטער און אַ מינימום-צעטיילט סמודער זאל ווערן געניצט צו צוריקקריגן דאַטע פון ​​אינטערעס פון טומלדיק מעזשערמאַנץ. די טעקניקס פאַרלאָזנ זיך איינער-שריט-פאָרויס פּרעדיקטאָרס (וואָס מינאַמייז די צעטיילט פון די פּראָגנאָז טעות). ווען די דזשענערייטינג מאָדעלס זענען נאַנליניער דעמאָלט סטעפּוויסע לינעאַריזאַטיאָנס זאל זיין געווענדט ין עקסטענדעד קאַלמאַן פֿילטריר און סמודער רעקורסיאָנס. אָבער, אין נאַנליניער קאַסעס, אָפּטימום מינימום-צעטיילט פאָרשטעלונג געראַנטיז ניט מער צולייגן.

ביטע נאָכפאָלגן און ווי אונדז:

נאָך אינפֿאָרמאַציע

שאַנסן

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+