Azerbaigian: Super Keno
Analisi dell'autocorrelazione Super Keno
Super Keno — le estrazioni hanno "memoria"? I risultati sono correlati tra le estrazioni?
L'autocorrelazione mostra se i risultati dell'estrazione N sono correlati all'estrazione N-1, N-2 e oltre. Se viene rilevata un'autocorrelazione significativa, è un segnale prezioso per la previsione. In caso contrario, conferma la casualità della lotteria "Super Keno".
Analisi basata su 20 estrazioni dal al
Ritardo massimo:
Autocorrelazione delle somme delle estrazioni
Correlogramma con intervalli di confidenza al 95%
20
Osservazioni
1
Ritardi significativi
±0.4383
Intervallo di confidenza 95%
Autocorrelazione significativa rilevata
Ritardi con correlazione significativa: 6 (ACF=-0.5349)
ACF(1) per tutti i numeri
Autocorrelazione al ritardo 1 — panoramica rapida della "memoria" di ogni numero
| Numero | ACF(1) | Stato |
|---|---|---|
| 1 | -0.1853 | Normale |
| 2 | 0.0500 | Normale |
| 3 | -0.2000 | Normale |
| 4 | -0.2625 | Normale |
| 5 | -0.2625 | Normale |
| 6 | -0.3500 | Normale |
| 7 | -0.3500 | Normale |
| 8 | 0.5348 | Significativo |
| 9 | 0.2643 | Normale |
| 10 | -0.1167 | Normale |
| 11 | -0.1405 | Normale |
| 12 | -0.2000 | Normale |
| 13 | -0.2000 | Normale |
| 14 | -0.1265 | Normale |
| 15 | -0.0833 | Normale |
| 16 | 0.1833 | Normale |
| 17 | 0.1709 | Normale |
| 18 | 0.0976 | Normale |
| 19 | -0.1853 | Normale |
| 20 | 0.0500 | Normale |
| 21 | 0.0083 | Normale |
| 22 | -0.1853 | Normale |
| 23 | -0.3500 | Normale |
| 24 | -0.1405 | Normale |
| 25 | -0.1258 | Normale |
| 26 | -0.1853 | Normale |
| 27 | -0.0489 | Normale |
| 28 | -0.0553 | Normale |
| 29 | -0.3500 | Normale |
| 30 | -0.2119 | Normale |
| 31 | -0.1405 | Normale |
| 32 | 0.0262 | Normale |
| 33 | 0.0500 | Normale |
| 34 | 0.2069 | Normale |
| 35 | -0.1853 | Normale |
| 36 | 0.1500 | Normale |
| 37 | 0.1709 | Normale |
| 38 | -0.3500 | Normale |
| 39 | -0.0833 | Normale |
| 40 | -0.0611 | Normale |
| 41 | 0.2478 | Normale |
| 42 | -0.2833 | Normale |
| 43 | -0.1500 | Normale |
| 44 | 0.0940 | Normale |
| 45 | -0.0833 | Normale |
| 46 | -0.1621 | Normale |
| 47 | -0.1853 | Normale |
| 48 | 0.0083 | Normale |
| 49 | -0.0833 | Normale |
| 50 | 0.2069 | Normale |
| 51 | -0.0489 | Normale |
| 52 | 0.1125 | Normale |
| 53 | -0.0833 | Normale |
| 54 | 0.2069 | Normale |
| 55 | -0.1258 | Normale |
| 56 | -0.0489 | Normale |
| 57 | 0.1833 | Normale |
| 58 | -0.1853 | Normale |
| 59 | 0.0399 | Normale |
| 60 | 0.1833 | Normale |
| 61 | -0.0489 | Normale |
| 62 | -0.2833 | Normale |
| 63 | 0.0976 | Normale |
| 64 | 0.0976 | Normale |
| 65 | -0.0690 | Normale |
| 66 | -0.2833 | Normale |
| 67 | -0.1258 | Normale |
| 68 | -0.1265 | Normale |
| 69 | -0.1167 | Normale |
| 70 | 0.1125 | Normale |
Informazioni sull'autocorrelazione
Fondamenti matematici
La funzione di autocorrelazione (ACF) misura la dipendenza lineare tra i valori di una serie temporale separati da k passi (ritardo). Nel contesto della lotteria: il risultato dell'estrazione N è correlato al risultato dell'estrazione N-k?
Formula ACF
ACF(k) = Σ(xₜ - x̄)(xₜ₊ₖ - x̄) / [n · Var(x)]
I valori ACF variano da -1 a +1. Se |ACF| supera l'intervallo di confidenza ±1,96/√n, la correlazione è statisticamente significativa.