Catene di Markov — Probabilità di transizione Megalotto 6/45
Le catene di Markov analizzano quali numeri della lotteria "Megalotto 6/45" 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?"
Seleziona un numero per l'analisi
Mappa di calore delle probabilità di transizione
| → | 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 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 17 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 8 | 4 | 8 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 8 | 0 | 4 | 4 | 4 |
| 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 | 0 | 4 | 13 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 4 |
| 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 |
| 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 |
| 8 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 13 | 8 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 |
| 9 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 11 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 6 |
| 10 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 11 | 0 | 6 | 11 | 0 | 6 | 0 | 0 |
| 11 | 0 | 0 | 3 | 6 | 6 | 3 | 0 | 3 | 6 | 0 | 6 | 3 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 8 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 6 | 8 | 3 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 6 | 3 | 6 | 0 | 0 |
| 12 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 6 | 11 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 |
| 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 |
| 14 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 15 | 0 | 0 | 0 | 11 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 |
| 16 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 |
| 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 |
| 18 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 |
| 19 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| 20 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 21 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 |
| 22 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 17 | 0 | 0 | 8 | 0 |
| 23 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 5 | 2 | 2 | 5 | 2 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 | 0 | 5 | 0 | 5 | 0 | 5 | 0 | 2 | 0 | 7 | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 5 | 2 | 0 | 5 | 5 | 2 | 0 | 7 | 5 | 0 | 2 | 5 |
| 24 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 0 | 17 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 26 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 27 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 6 | 0 | 3 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | 8 | 3 | 0 | 0 | 3 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 6 | 0 | 6 | 3 | 3 | 3 | 6 | 0 | 8 | 0 | 0 |
| 28 | 6 | 6 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 6 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 |
| 29 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 |
| 30 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 31 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 |
| 32 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 |
| 33 | 4 | 0 | 0 | 13 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 8 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 8 | 4 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 |
| 34 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 8 | 0 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 |
| 35 | 0 | 6 | 0 | 11 | 6 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 6 | 11 | 0 | 0 | 0 | 6 |
| 36 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 |
| 37 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 8 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 8 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 8 | 0 | 4 |
| 38 | 0 | 4 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| 39 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 |
| 40 | 0 | 17 | 0 | 17 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 |
| 41 | 3 | 3 | 3 | 7 | 7 | 7 | 0 | 3 | 0 | 3 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 7 | 0 | 0 | 3 | 0 | 7 | 3 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 3 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 7 |
| 42 | 0 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 |
| 43 | 0 | 0 | 0 | 7 | 3 | 3 | 0 | 7 | 3 | 3 | 10 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 3 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 3 |
| 44 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 17 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 |
| 45 | 6 | 0 | 6 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 | 6 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 6 | 6 | 0 | 6 | 6 | 11 | 0 | 0 | 0 |
Tabella riepilogativa
| Numero aggiunto | Numero | Preferito principale | Probabilità, % |
|---|---|---|---|
Aggiungi | 4 | 16,67 | |
Aggiungi | 22 | 16,67 | |
Aggiungi | 11 | 16,67 | |
Aggiungi | 8 | 16,67 | |
Aggiungi | 27 | 16,67 | |
Aggiungi | 18 | 16,67 | |
Aggiungi | 19 | 16,67 | |
Aggiungi | 23 | 16,67 | |
Aggiungi | 5 | 16,67 | |
Aggiungi | 18 | 16,67 | |
Aggiungi | 15 | 16,67 | |
Aggiungi | 1 | 16,67 | |
Aggiungi | 10 | 16,67 | |
Aggiungi | 16 | 16,67 | |
Aggiungi | 2 | 16,67 | |
Aggiungi | 16 | 16,67 | |
Aggiungi | 18 | 12,5 | |
Aggiungi | 10 | 12,5 | |
Aggiungi | 4 | 12,5 | |
Aggiungi | 43 | 12,5 | |
Aggiungi | 21 | 11,11 | |
Aggiungi | 38 | 11,11 | |
Aggiungi | 37 | 11,11 | |
Aggiungi | 4 | 11,11 | |
Aggiungi | 38 | 11,11 | |
Aggiungi | 18 | 11,11 | |
Aggiungi | 4 | 11,11 | |
Aggiungi | 27 | 11,11 | |
Aggiungi | 11 | 10 | |
Aggiungi | 4 | 8,33 | |
Aggiungi | 21 | 8,33 | |
Aggiungi | 27 | 8,33 | |
Aggiungi | 5 | 8,33 | |
Aggiungi | 23 | 8,33 | |
Aggiungi | 3 | 8,33 | |
Aggiungi | 11 | 8,33 | |
Aggiungi | 4 | 8,33 | |
Aggiungi | 4 | 8,33 | |
Aggiungi | 27 | 7,14 | |
Aggiungi | 4 | 6,67 | |
Aggiungi | 0 | 0 | |
Aggiungi | 0 | 0 | |
Aggiungi | 0 | 0 | |
Aggiungi | 0 | 0 | |
Aggiungi | 0 | 0 |
Generatore per catene di Markov
Come utilizzare le catene di Markov per Megalotto 6/45
Seleziona un numero per l'analisi
Clicca su un numero nella griglia. Per le lotterie con più urne, seleziona prima il campo desiderato.
Studia i preferiti
Vedrai i numeri principali che appaiono più frequentemente dopo quello selezionato. La percentuale mostra la probabilità storica di transizione.
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.
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
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%.