Österreich: LottoPlus

LottoPlus Autokorrelationsanalyse

LottoPlus: haben Ziehungen ein "Gedächtnis"? Sind Ergebnisse zwischen Ziehungen korreliert?

Die Autokorrelation zeigt, ob die Ergebnisse der Ziehung N mit Ziehung N-1, N-2 usw. zusammenhängen. Wenn signifikante Autokorrelation erkannt wird, ist dies ein wertvolles Signal für Prognosen. Wenn nicht, bestätigt es die Zufälligkeit der Lotterie "LottoPlus".

Analyse basierend auf 20 Ziehungen von bis
Maximale Verzögerung:

Autokorrelation der Ziehungssummen

Korrelogramm mit 95%-Konfidenzintervallen
20
Beobachtungen
1
Signifikante Verzögerungen
±0.4383
95%-Konfidenzintervall
Signifikante Autokorrelation erkannt
Verzögerungen mit signifikanter Korrelation: 5 (ACF=0.4532)

ACF(1) für alle Zahlen

Autokorrelation bei Verzögerung 1 — Schnellübersicht des "Gedächtnisses" jeder Zahl
KugelACF(1)Status
1-0.1167Normal
20.2069Normal
3-0.0553Normal
40.0976Normal
5-0.1167Normal
60.0000Normal
70.0500Normal
8-0.0553Normal
90.4389Signifikant
10-0.1853Normal
11-0.4115Normal
120.0000Normal
13-0.3500Normal
14-0.2625Normal
15-0.1167Normal
16-0.1167Normal
17-0.0553Normal
18-0.0553Normal
19-0.0553Normal
20-0.1258Normal
21-0.1167Normal
220.0000Normal
23-0.1167Normal
24-0.0026Normal
250.2500Normal
26-0.1167Normal
27-0.0553Normal
28-0.1167Normal
29-0.1167Normal
300.0500Normal
31-0.0553Normal
32-0.0553Normal
33-0.1265Normal
34-0.0167Normal
35-0.1853Normal
360.2069Normal
37-0.2000Normal
38-0.0026Normal
39-0.0553Normal
400.4500Signifikant
410.1125Normal
420.0976Normal
430.2069Normal
44-0.1167Normal
45-0.1265Normal

Über Autokorrelation

Mathematische Grundlagen

Die Autokorrelationsfunktion (ACF) misst die lineare Abhängigkeit zwischen Werten einer Zeitreihe, die um k Schritte (Verzögerung) getrennt sind. Im Lotteriekontext: Hängt das Ergebnis der Ziehung N mit dem Ergebnis der Ziehung N-k zusammen?

ACF-Formel

ACF(k) = Σ(xₜ - x̄)(xₜ₊ₖ - x̄) / [n · Var(x)]

ACF-Werte reichen von -1 bis +1. Wenn |ACF| das Konfidenzintervall ±1,96/√n überschreitet, ist die Korrelation statistisch signifikant.

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