Lotterie Проще, чем дважды два

Проще, чем дважды два Autokorrelationsanalyse

Проще, чем дважды два: 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 "Проще, чем дважды два".

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
1-0.0553Normal
2-0.2625Normal
3-0.0553Normal
40.2069Normal
50.2069Normal
60.0000Normal
7-0.1265Normal
8-0.0553Normal
9-0.0611Normal
100.0000Normal
110.0000Normal
12-0.0553Normal
13-0.0553Normal
14-0.0553Normal
15-0.1167Normal
160.0000Normal
17-0.0553Normal
18-0.0553Normal
19-0.1167Normal
20-0.0026Normal
21-0.2625Normal
22-0.0611Normal
23-0.1853Normal
24-0.1167Normal
25-0.0553Normal
260.0000Normal

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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