Wie zufällig sind die Ergebnisse von Охота? Die Shannon-Entropie der Zahlenverteilung über die letzten 20 Ziehungen beträgt Feld 1: 4.20 von 4.32 Bit (97.1%); Feld 2: 4.10 von 4.32 Bit (94.8%). Die Häufigkeitsverteilung liegt nahe an der Gleichverteilung — die Ergebnisse sind mit einer zufälligen Ziehung vereinbar. Die Daten berücksichtigen Ziehung Nr. 41597 vom 28.07.2026.
Das Maximum log₂N wird erreicht, wenn alle Zahlen gleich oft fallen; jede Abweichung vom Maximum bedeutet eine Häufigkeitsverzerrung. Welche Zahlen häufiger und seltener fallen, zeigt die Häufigkeitstabelle: Zahlenhäufigkeit →
Die Shannon-Entropie ist ein Maß für die Unsicherheit einer Zufallsvariablen aus der Informationstheorie (Claude Shannon, 1948). Auf eine Lotterie angewendet, verdichtet sie die gesamte Häufigkeitstabelle zu einer einzigen Zahl: Je näher die Entropie am Maximum liegt, desto gleichmäßiger fallen die Zahlen und desto weniger ausgeprägte Verzerrungen enthält die Ziehungshistorie.
H = −Σ pi·log₂ pi
dabei gilt:
- H — Entropie in Bit;
- pᵢ — Anteil der Treffer der Zahl i an allen gezogenen Kugeln der Stichprobe (Häufigkeit ÷ Summe der Häufigkeiten);
- H_max = log₂ N — Maximum bei perfekt gleichmäßiger Verteilung von N Zahlen; die Seite vergleicht die Entropie mit diesem Maximum in Prozent.
Wie weiter
Zahlenhäufigkeit
Die tatsächlichen Häufigkeiten der Zahlen von Охота — genau die Anteile pᵢ, aus denen die Entropie berechnet wird.
ÖffnenRuns-Test
Serien und Durststrecken von Охота: Gibt es nicht zufällige Läufe in der Trefferfolge?
ÖffnenPearson-Test (χ²)
Dieselbe Frage zur Häufigkeitsverzerrung von Охота — mit einem formalen Anpassungstest.
ÖffnenShannon-Index
Der Beitrag jeder Zahl von Охота zur Entropie über zwei Zeiträume — welche Kugeln die Vielfalt erzeugen.
ÖffnenFragen zur Shannon-Entropie
Was ist die Shannon-Entropie in einer Lotterie?
Sie ist ein Maß für die Gleichmäßigkeit der Häufigkeitsverteilung. Wir nehmen, wie oft jede Zahl von Охота gezogen wurde, wandeln die Häufigkeiten in Anteile um und berechnen H = −Σ pᵢ·log₂ pᵢ. Das Maximum log₂N wird erreicht, wenn alle Zahlen gleich oft fallen; je niedriger der Wert, desto stärker ist die Ziehungshistorie zugunsten einzelner Zahlen verzerrt.
Sind die Ergebnisse von Охота zufällig?
Die Entropie beantwortet diese Frage aus einem Blickwinkel — der Gleichmäßigkeit der Häufigkeiten: Ein Wert nahe dem Maximum ist mit einer zufälligen Ziehung vereinbar. Eine kleine Abweichung bei einer kurzen Stichprobe ist zu erwarten und kein Zeichen von Manipulation. Für das vollständige Bild wird die Zufälligkeit mit mehreren Tests geprüft: Serien und Durststrecken (Runs-Test) sowie dem Pearson-χ²-Test.
Kann man die Entropie zur Zahlenauswahl nutzen?
Nein — sie ist eine Diagnose der gesamten Verteilung von Охота, kein Tippgeber: Die Entropie hat keine „empfohlenen Zahlen“, und ihr Wert ändert die Chancen keiner Kombination. Wer seine Zahlen lieber anhand von Statistik als aufs Geratewohl wählen möchte, beginnt am besten mit der Häufigkeitstabelle und den darauf aufbauenden Werkzeugen.
Worin unterscheidet sich die Shannon-Entropie vom Shannon-Index?
Die Entropie ist eine einzige Zahl für die gesamte Verteilung: wie gleichmäßig alle Kugeln zusammen gezogen werden. Der Shannon-Index zerlegt dieselbe Größe pro Kugel: der Beitrag jeder Zahl zur Entropie über zwei Zeiträume. Die Entropie beantwortet „Ist die Ziehung insgesamt zufällig?“, der Index — „Welche Zahlen erzeugen die Vielfalt?“.
Was zeigt die gleitende Entropie?
Die Entropie, neu berechnet in einem Fenster der N letzten Ziehungen, das über die Historie von Охота wandert. So sieht man, wie sich die Gleichmäßigkeit im Laufe der Zeit veränderte: Einbrüche im Diagramm sind Zeiträume, in denen die Häufigkeiten im Fenster verzerrt waren. Kleine Fenster schwanken stärker — das ist eine Eigenschaft der Stichprobe, kein Signal.