Spagna: EuroDreams
Catene di Markov — Probabilità di transizione EuroDreams
EuroDreams — quali numeri seguono più spesso determinati altri? La matrice di transizione lo mostrerà
Le catene di Markov analizzano quali numeri della lotteria "EuroDreams" seguono più spesso altri numeri. Per ogni numero viene costruito un vettore di probabilità di transizione: "se il numero X è stato estratto nell'estrazione N, qual è la probabilità che il numero Y venga estratto nell'estrazione N+1?"
Analisi basata su 20 estrazioni dal al
Seleziona un numero per l'analisi
Clicca su un numero per vedere i suoi "preferiti" — numeri che appaiono più spesso nell'estrazione successiva
Seleziona un numero sopra
Clicca su un numero per vedere i suoi preferiti
Mappa di calore delle probabilità di transizione
Matrice NxN: righe — numeri attuali, colonne — numeri successivi
Nascondi valori sotto: 0%
| → | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | 11 | 0 | 6 | 0 | 17 | 6 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 11 | 0 | 6 | 6 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 5 | 2 | 7 | 5 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 2 | 2 | 0 | 2 | 5 | 0 | 5 | 2 | 0 | 2 | 2 | 7 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 7 | 7 | 2 | 2 | 0 | 5 | 2 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 |
| 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 8 | 4 | 8 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 8 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 |
| 6 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 7 | 3 | 0 | 10 | 3 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 0 | 7 | 3 | 10 | 7 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 7 | 3 | 0 | 0 | 3 | 7 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 3 |
| 8 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| 9 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 11 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 |
| 10 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 11 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 11 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 11 | 0 |
| 12 | 6 | 0 | 0 | 11 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 11 | 6 | 0 |
| 13 | 11 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 |
| 14 | 0 | 0 | 11 | 0 | 6 | 0 | 11 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 11 | 6 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 |
| 15 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 16 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 17 | 0 | 6 | 11 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 |
| 17 | 0 | 0 | 4 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 8 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 4 | 8 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 |
| 18 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 19 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 8 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 8 | 8 | 4 | 4 | 0 | 4 | 8 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 8 |
| 20 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 |
| 21 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 7 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 | 10 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 7 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 |
| 22 | 3 | 0 | 3 | 6 | 0 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 6 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 8 | 3 | 3 | 3 | 6 | 0 | 8 | 0 | 6 | 3 | 3 | 0 | 0 | 8 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 0 |
| 23 | 6 | 0 | 6 | 11 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 |
| 24 | 3 | 0 | 10 | 3 | 3 | 3 | 7 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 0 | 7 | 3 | 3 | 10 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 3 |
| 25 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 |
| 26 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 27 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 0 | 4 | 8 | 0 | 0 | 4 | 4 | 13 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 |
| 28 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 11 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 17 | 0 | 6 | 0 | 6 | 11 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 |
| 29 | 3 | 0 | 3 | 7 | 7 | 0 | 7 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 | 7 | 0 | 7 | 0 | 3 | 7 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 |
| 30 | 3 | 3 | 8 | 3 | 0 | 0 | 3 | 3 | 6 | 0 | 3 | 6 | 6 | 3 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 3 | 6 | 3 | 3 | 6 | 3 | 0 | 3 | 3 | 0 | 6 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 0 |
| 31 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 32 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 |
| 33 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 17 | 0 | 0 | 0 | 8 | 17 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| 34 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 |
| 35 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 |
| 36 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 37 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 38 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 |
| 39 | 0 | 0 | 17 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 |
| 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 17 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 |
Tabella riepilogativa
Per ogni numero — il suo preferito principale e la probabilità
Aggiunto al generatore 0 / 40
Selezionato 0
| Numero aggiunto | Numero | Preferito principale | Probabilità, % |
|---|---|---|---|
Aggiungi | 7 | 16,67 | |
Aggiungi | 3 | 16,67 | |
Aggiungi | 3 | 16,67 | |
Aggiungi | 3 | 16,67 | |
Aggiungi | 4 | 16,67 | |
Aggiungi | 3 | 16,67 | |
Aggiungi | 27 | 16,67 | |
Aggiungi | 37 | 16,67 | |
Aggiungi | 4 | 16,67 | |
Aggiungi | 3 | 16,67 | |
Aggiungi | 24 | 16,67 | |
Aggiungi | 7 | 16,67 | |
Aggiungi | 30 | 16,67 | |
Aggiungi | 24 | 16,67 | |
Aggiungi | 4 | 16,67 | |
Aggiungi | 3 | 16,67 | |
Aggiungi | 24 | 16,67 | |
Aggiungi | 22 | 12,5 | |
Aggiungi | 21 | 11,11 | |
Aggiungi | 23 | 11,11 | |
Aggiungi | 4 | 11,11 | |
Aggiungi | 1 | 11,11 | |
Aggiungi | 3 | 11,11 | |
Aggiungi | 4 | 11,11 | |
Aggiungi | 9 | 11,11 | |
Aggiungi | 9 | 11,11 | |
Aggiungi | 3 | 10 | |
Aggiungi | 16 | 10 | |
Aggiungi | 3 | 10 | |
Aggiungi | 7 | 8,33 | |
Aggiungi | 3 | 8,33 | |
Aggiungi | 4 | 8,33 | |
Aggiungi | 21 | 8,33 | |
Aggiungi | 21 | 8,33 | |
Aggiungi | 3 | 8,33 | |
Aggiungi | 1 | 8,33 | |
Aggiungi | 3 | 7,14 | |
Aggiungi | 4 | 6,67 | |
Aggiungi | 0 | 0 | |
Aggiungi | 0 | 0 |
Generatore per catene di Markov
Segna i numeri preferiti per la generazione di combinazioni
Numeri selezionati per il generatore
0
G sulla tastiera — genera combinazione
Come utilizzare le catene di Markov per EuroDreams
Guida passo passo all'analisi delle probabilità di transizione per la lotteria EuroDreams
1
Seleziona un numero per l'analisi
Clicca su un numero nella griglia. Per le lotterie con più urne, seleziona prima il campo desiderato.
2
Studia i preferiti
Vedrai i numeri principali che appaiono più frequentemente dopo quello selezionato. La percentuale mostra la probabilità storica di transizione.
3
Analizza la mappa di calore
Se l'urna è piccola (fino a 20 numeri), è disponibile una mappa di calore — la matrice completa delle probabilità di transizione. Le celle luminose indicano connessioni forti.
4
Usa la tabella riepilogativa e il generatore
La tabella mostra il preferito principale per ogni numero. Segna i numeri interessanti e genera combinazioni tramite il generatore.
Informazioni sulle catene di Markov
Fondamenti matematici
Una catena di Markov è un modello stocastico in cui la probabilità di transizione allo stato successivo dipende solo dallo stato attuale, non da quelli precedenti. Nel contesto della lotteria: se il numero X è stato estratto, qual è la probabilità che il numero Y venga estratto dopo?
Matrice di transizione
P[i,j] — la probabilità che il numero j segua il numero i. Costruita da tutte le coppie di estrazioni consecutive nell'archivio. Ogni riga della matrice somma al 100%.
Consigli d'uso
Raccomandazioni per un'applicazione efficace delle catene di Markov
1.
Usa i risultati dell'ultima estrazione come input: seleziona ogni numero estratto e annota i suoi preferiti.
2.
Più grande è l'archivio delle estrazioni, più accurate sono le probabilità di transizione. Per campioni piccoli, i risultati possono essere instabili.
3.
Le catene di Markov funzionano bene in combinazione con l'analisi delle frequenze — verifica i preferiti rispetto alla frequenza complessiva di estrazione.
4.
La mappa di calore è disponibile solo per urne con al massimo 20 numeri — per intervalli più ampi, usa la tabella.
Domande frequenti su EuroDreams
Risposte alle domande comuni sulle catene di Markov nelle lotterie per EuroDreams
Una catena di Markov è un modello matematico in cui la probabilità di uno stato futuro dipende solo da quello attuale. Per le lotterie, questo significa: la probabilità che il numero Y appaia nella prossima estrazione dipende da quali numeri sono apparsi nell'estrazione corrente.
Per ogni coppia di estrazioni consecutive, si conta quali numeri dell'estrazione N+1 sono apparsi dopo ogni numero dell'estrazione N. Questi conteggi vengono normalizzati in probabilità (percentuali).
Le probabilità sono calcolate sulla base dei dati storici. Più estrazioni ci sono nell'archivio, più stabili sono le stime. Per lotterie con archivi brevi, le probabilità possono fluttuare significativamente.
No, le catene di Markov mostrano le statistiche storiche di transizione ma non prevedono il futuro. Ogni estrazione della lotteria è un evento casuale indipendente e i risultati passati non determinano quelli futuri.