Quanto sono casuali i risultati di Revancha? L’entropia di Shannon della distribuzione dei numeri nelle ultime 20 estrazioni è 5.42 su 5.81 bit (93.3%). La distribuzione delle frequenze è vicina all’uniforme — i risultati sono coerenti con un’estrazione casuale. I dati includono l’estrazione n. 4242 del 23.07.2026.
Il massimo log₂N si raggiunge quando tutti i numeri escono con la stessa frequenza; ogni scarto dal massimo indica uno squilibrio delle frequenze. Per vedere quali numeri escono più e meno spesso, apri la tabella delle frequenze: Frequenza dei numeri →
L’entropia di Shannon è una misura di incertezza di una variabile casuale che proviene dalla teoria dell’informazione (Claude Shannon, 1948). Applicata a una lotteria, comprime l’intera tabella delle frequenze in un solo numero: più l’entropia è vicina al massimo, più i numeri escono in modo uniforme e meno squilibri marcati contiene la storia delle estrazioni.
H = −Σ pi·log₂ pi
dove:
- H — entropia in bit;
- pᵢ — quota di uscite del numero i tra tutte le palline estratte del campione (frequenza ÷ somma delle frequenze);
- H_max = log₂ N — massimo con una distribuzione perfettamente uniforme di N numeri; la pagina confronta l’entropia con questo massimo in percentuale.
Dove andare adesso
Frequenza dei numeri
Le frequenze reali dei numeri di Revancha — le stesse quote pᵢ da cui si calcola l’entropia.
ApriTest delle serie (runs test)
Serie e assenze di Revancha: ci sono sequenze non casuali nella successione delle uscite?
ApriTest di Pearson (χ²)
La stessa domanda sullo squilibrio delle frequenze di Revancha, con un test formale di bontà di adattamento.
ApriIndice di Shannon
Il contributo di ogni numero di Revancha all’entropia in due periodi — quali palline creano la diversità.
ApriDomande sull’entropia di Shannon
Che cos’è l’entropia di Shannon in una lotteria?
È una misura dell’uniformità della distribuzione delle frequenze. Prendiamo quante volte è uscito ogni numero di Revancha, convertiamo le frequenze in quote e calcoliamo H = −Σ pᵢ·log₂ pᵢ. Il massimo log₂N si raggiunge quando tutti i numeri escono con la stessa frequenza; più il valore è basso, più la storia delle estrazioni è sbilanciata a favore di numeri specifici.
I risultati di Revancha sono casuali?
L’entropia risponde a questa domanda da un’angolazione: l’uniformità delle frequenze. Un valore vicino al massimo è coerente con un’estrazione casuale. Un piccolo scarto su un campione breve è atteso e non è segno di manipolazione. Per il quadro completo, la casualità si verifica con più test: serie e assenze (test delle serie) e il test χ² di Pearson.
Si può usare l’entropia per scegliere i numeri?
No — è una diagnosi dell’intera distribuzione di Revancha, non un suggeritore: l’entropia non ha «numeri consigliati» e il suo valore non cambia le probabilità di alcuna combinazione. Se vuoi scegliere i numeri in base alle statistiche e non a caso, parti dalla tabella delle frequenze e dagli strumenti costruiti su di essa.
In cosa differisce l’entropia di Shannon dall’indice di Shannon?
L’entropia è un unico numero per l’intera distribuzione: quanto uniformemente escono tutte le palline insieme. L’indice di Shannon scompone la stessa grandezza per pallina: il contributo di ogni numero all’entropia in due periodi. L’entropia risponde a «l’estrazione è casuale nel complesso?», l’indice a «quali numeri creano la diversità?».
Cosa mostra l’entropia mobile?
L’entropia ricalcolata in una finestra delle N estrazioni più recenti che scorre lungo la storia di Revancha. Così si vede come è cambiata l’uniformità nel tempo: i cali del grafico sono periodi in cui le frequenze nella finestra erano sbilanciate. Le finestre piccole oscillano di più — è una proprietà del campione, non un segnale.