Lotería Рапидо Драйв
Análisis de autocorrelación Рапидо Драйв
Рапидо Драйв — ¿Tienen los sorteos «memoria»? ¿Están correlacionados los resultados entre sorteos?
La autocorrelación muestra si los resultados del sorteo N están relacionados con el sorteo N-1, N-2 y posteriores. Si se detecta una autocorrelación significativa, es una señal valiosa para la predicción. Si no, confirma la aleatoriedad de la lotería «Рапидо Драйв».
Análisis basado en 20 sorteos desde hasta
Retardo máximo:
Autocorrelación de sumas de sorteos
Correlograma con intervalos de confianza del 95%
20
Observaciones
0
Retardos significativos
±0.4383
Intervalo de confianza del 95%
No se detectó autocorrelación
Todos los valores de ACF están dentro del intervalo de confianza del 95%. La secuencia es estadísticamente aleatoria.
ACF(1) para todos los números
Autocorrelación en retardo 1 — vista rápida de la «memoria» de cada número
| Bola | ACF(1) | Estado |
|---|---|---|
| 1 | 0.3357 | Normal |
| 2 | 0.3328 | Normal |
| 3 | 0.2167 | Normal |
| 4 | -0.1405 | Normal |
| 5 | -0.0489 | Normal |
| 6 | -0.1258 | Normal |
| 7 | -0.0489 | Normal |
| 8 | 0.1308 | Normal |
| 9 | 0.0976 | Normal |
| 10 | 0.2069 | Normal |
| 11 | -0.1621 | Normal |
| 12 | 0.0399 | Normal |
| 13 | 0.1709 | Normal |
| 14 | -0.1621 | Normal |
| 15 | -0.0489 | Normal |
| 16 | -0.0750 | Normal |
| 17 | 0.2419 | Normal |
| 18 | -0.1621 | Normal |
| 19 | -0.1621 | Normal |
| 20 | -0.0500 | Normal |
Acerca de la autocorrelación
Fundamentos matemáticos
La función de autocorrelación (ACF) mide la dependencia lineal entre los valores de una serie temporal separados por k pasos (retardo). En el contexto de una lotería: ¿está el resultado del sorteo N relacionado con el resultado del sorteo N-k?
Fórmula de ACF
ACF(k) = Σ(xₜ - x̄)(xₜ₊ₖ - x̄) / [n · Var(x)]
Los valores de ACF varían de -1 a +1. Si |ACF| supera el intervalo de confianza ±1,96/√n, la correlación es estadísticamente significativa.