Brasilien: Mega-Sena
Mega-Sena Autokorrelationsanalyse
Mega-Sena: 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 "Mega-Sena".
Analyse basierend auf 20 Ziehungen von bis
Maximale Verzögerung:
Autokorrelation der Ziehungssummen
Korrelogramm mit 95%-Konfidenzintervallen
20
Beobachtungen
0
Signifikante Verzögerungen
±0.4383
95%-Konfidenzintervall
Keine Autokorrelation erkannt
Alle ACF-Werte liegen innerhalb des 95%-Konfidenzintervalls. Die Sequenz ist statistisch zufällig.
ACF(1) für alle Zahlen
Autokorrelation bei Verzögerung 1 — Schnellübersicht des "Gedächtnisses" jeder Zahl
| Kugel | ACF(1) | Status |
|---|---|---|
| 1 | -0.1853 | Normal |
| 2 | -0.0026 | Normal |
| 3 | -0.1167 | Normal |
| 4 | -0.1265 | Normal |
| 5 | -0.0611 | Normal |
| 6 | -0.0553 | Normal |
| 7 | -0.1167 | Normal |
| 8 | -0.1853 | Normal |
| 9 | -0.1167 | Normal |
| 10 | -0.0553 | Normal |
| 11 | -0.0553 | Normal |
| 12 | -0.0553 | Normal |
| 13 | -0.0553 | Normal |
| 14 | -0.1167 | Normal |
| 15 | -0.1167 | Normal |
| 16 | 0.0000 | Normal |
| 17 | -0.1265 | Normal |
| 18 | -0.1167 | Normal |
| 19 | -0.0553 | Normal |
| 20 | -0.1167 | Normal |
| 21 | -0.0553 | Normal |
| 22 | -0.1167 | Normal |
| 23 | -0.2000 | Normal |
| 24 | -0.1167 | Normal |
| 25 | -0.0553 | Normal |
| 26 | -0.0553 | Normal |
| 27 | -0.0167 | Normal |
| 28 | -0.0553 | Normal |
| 29 | -0.1167 | Normal |
| 30 | 0.2069 | Normal |
| 31 | 0.2069 | Normal |
| 32 | -0.1853 | Normal |
| 33 | -0.0611 | Normal |
| 34 | 0.0000 | Normal |
| 35 | -0.0553 | Normal |
| 36 | 0.1750 | Normal |
| 37 | -0.1167 | Normal |
| 38 | -0.1853 | Normal |
| 39 | -0.0553 | Normal |
| 40 | -0.1265 | Normal |
| 41 | 0.0000 | Normal |
| 42 | -0.3500 | Normal |
| 43 | -0.1167 | Normal |
| 44 | 0.4389 | Signifikant |
| 45 | -0.1853 | Normal |
| 46 | 0.0000 | Normal |
| 47 | -0.1167 | Normal |
| 48 | 0.4389 | Signifikant |
| 49 | 0.2657 | Normal |
| 50 | 0.3625 | Normal |
| 51 | -0.1167 | Normal |
| 52 | -0.2625 | Normal |
| 53 | 0.0000 | Normal |
| 54 | -0.0553 | Normal |
| 55 | -0.1167 | Normal |
| 56 | 0.0000 | Normal |
| 57 | 0.0000 | Normal |
| 58 | 0.0500 | Normal |
| 59 | -0.0553 | Normal |
| 60 | 0.1125 | Normal |
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.