Lotterie Всё или ничего

Всё или ничего Autokorrelationsanalyse

Всё или ничего: 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 "Всё или ничего".

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
KugelACF(1)Status
10.0262Normal
2-0.1258Normal
30.0399Normal
40.0940Normal
50.2500Normal
60.1500Normal
70.0940Normal
80.0083Normal
9-0.2000Normal
10-0.1265Normal
11-0.3500Normal
120.1510Normal
13-0.0500Normal
14-0.1621Normal
150.2419Normal
16-0.2500Normal
17-0.1621Normal
18-0.3250Normal
190.3530Normal
20-0.0510Normal
21-0.1621Normal
22-0.2833Normal
230.1709Normal
240.1500Normal

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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