Lotterie Рапидо Драйв
Рапидо Драйв Autokorrelationsanalyse
Рапидо Драйв: 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 "Рапидо Драйв".
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 | 0.1690 | Normal |
| 2 | 0.4500 | Signifikant |
| 3 | 0.3137 | Normal |
| 4 | -0.2119 | Normal |
| 5 | 0.2167 | Normal |
| 6 | 0.0262 | Normal |
| 7 | -0.2833 | Normal |
| 8 | 0.3500 | Normal |
| 9 | -0.0690 | Normal |
| 10 | 0.0500 | Normal |
| 11 | 0.0083 | Normal |
| 12 | 0.2167 | Normal |
| 13 | 0.0940 | Normal |
| 14 | -0.1258 | Normal |
| 15 | -0.1167 | Normal |
| 16 | -0.2530 | Normal |
| 17 | 0.3530 | Normal |
| 18 | -0.1500 | Normal |
| 19 | -0.2500 | Normal |
| 20 | -0.0500 | 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.