Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Алгоритм метода Брандона

Этот метод имеет достаточно простой алгоритм реализации и высокий уровень спецификации, адекватности моделируемым процессам. Основная идея метода Брандона заключается в том, что сложная множественная корреляционная зависимость представляется в виде произведения некоторых парных корреляционных зависимостей.

1. Вычисляется среднее значение y: .

2. Каждое i – ое наблюдение преобразуется по формуле: .

3. Для пары переменных и так же, как и при парной регрессии, выбирается вид зависимости с максимальным уровнем спецификации по критерию Дарбина – Уотсона и по величине корреляционного отношения ŋ (для линейных зависимостей вместо ŋ берется коэффициент корреляции r): .

4. Вычисляются значения и

5. Для пары переменных y_1i и x_i2 выбирается вид зависимости с максимальным уровнем спецификации .

Процесс определения продолжается до исчерпания всех n факторов. После определения строится общая формула множественной регрессии: