Italie: Simbolotto
Chaînes de Markov — Probabilités de transition Simbolotto
Simbolotto — quels numéros suivent le plus souvent certains autres ? La matrice de transition le montrera
Les chaînes de Markov analysent quels numéros de la loterie « Simbolotto » suivent le plus souvent les autres. Pour chaque numéro, un vecteur de probabilité de transition est construit : « si le numéro X a été tiré au tirage N, quelle est la probabilité que le numéro Y soit tiré au tirage N+1 ? »
Analyse basée sur 20 tirages du au
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Cliquez sur un numéro pour voir ses « favoris » — les numéros qui apparaissent le plus souvent au tirage suivant
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Carte thermique des probabilités de transition
Matrice N×N : lignes — numéros actuels, colonnes — numéros suivants
Masquer les valeurs inférieures à: 0%
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 | 10 | 20 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 |
| 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 3 | 3 | 3 | 17 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | 0 | 6 | 3 | 9 | 0 | 3 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 11 | 0 | 0 | 6 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 |
| 6 | 0 | 0 | 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 7 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 |
| 8 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 |
| 9 | 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 |
| 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 |
| 11 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |
| 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 7 | 13 | 7 | 0 |
| 14 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 15 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 |
| 16 | 0 | 5 | 0 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 10 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 |
| 17 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 20 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 18 | 0 | 4 | 0 | 12 | 4 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 4 | 8 | 4 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 12 | 4 | 4 | 4 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 |
| 19 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 13 | 7 |
| 20 | 7 | 0 | 0 | 13 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 7 |
| 21 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 22 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 |
| 23 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 13 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 13 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 24 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |
| 25 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 13 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 |
| 26 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 27 | 0 | 3 | 0 | 7 | 3 | 3 | 3 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 7 | 3 | 0 | 0 | 3 | 3 | 7 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 10 | 0 | 3 | 0 | 0 | 7 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 3 |
| 28 | 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 |
| 29 | 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 |
| 30 | 0 | 3 | 3 | 7 | 3 | 7 | 3 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 7 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 | 7 | 0 | 0 | 10 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 31 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 32 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 |
| 33 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 |
| 34 | 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 |
| 35 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 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 | 20 | 20 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 |
| 36 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 10 | 0 | 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 37 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 38 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 13 | 0 |
| 39 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 |
| 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 41 | 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 |
| 42 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 |
| 43 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 44 | 7 | 0 | 0 | 13 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 |
| 45 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 5 | 0 | 5 | 5 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 5 | 5 | 0 | 0 | 5 | 5 | 0 |
Tableau récapitulatif
Pour chaque numéro — son favori principal et la probabilité
Ajouté au générateur 0 / 45
Sélectionné 0
| Boule ajoutée | Boule | Favori principal | Probabilité, % |
|---|---|---|---|
Ajouter | 4 | 20 | |
Ajouter | 4 | 20 | |
Ajouter | 13 | 20 | |
Ajouter | 10 | 20 | |
Ajouter | 13 | 20 | |
Ajouter | 4 | 20 | |
Ajouter | 17 | 20 | |
Ajouter | 4 | 20 | |
Ajouter | 2 | 20 | |
Ajouter | 27 | 20 | |
Ajouter | 13 | 20 | |
Ajouter | 7 | 20 | |
Ajouter | 13 | 20 | |
Ajouter | 4 | 20 | |
Ajouter | 2 | 20 | |
Ajouter | 5 | 20 | |
Ajouter | 7 | 20 | |
Ajouter | 7 | 20 | |
Ajouter | 18 | 20 | |
Ajouter | 4 | 17,14 | |
Ajouter | 7 | 13,33 | |
Ajouter | 5 | 13,33 | |
Ajouter | 30 | 13,33 | |
Ajouter | 4 | 13,33 | |
Ajouter | 18 | 13,33 | |
Ajouter | 16 | 13,33 | |
Ajouter | 44 | 13,33 | |
Ajouter | 4 | 13,33 | |
Ajouter | 4 | 12 | |
Ajouter | 4 | 10 | |
Ajouter | 13 | 10 | |
Ajouter | 2 | 10 | |
Ajouter | 25 | 10 | |
Ajouter | 30 | 10 | |
Ajouter | 5 | 10 | |
Ajouter | 5 | 10 | |
Ajouter | 4 | 10 | |
Ajouter | 7 | 10 | |
Ajouter | 8 | 10 | |
Ajouter | 3 | 6,67 | |
Ajouter | 0 | 0 | |
Ajouter | 0 | 0 | |
Ajouter | 0 | 0 | |
Ajouter | 0 | 0 | |
Ajouter | 0 | 0 |
Générateur par chaînes de Markov
Marquez les numéros favoris pour la génération de combinaisons
Numéros sélectionnés pour le générateur
0
G au clavier — générer une combinaison
Comment utiliser les chaînes de Markov pour Simbolotto
Guide pas à pas pour analyser les probabilités de transition pour la loterie Simbolotto
1
Sélectionnez un numéro pour l'analyse
Cliquez sur un numéro dans la grille de boules. Pour les loteries à plusieurs tambours, sélectionnez d'abord le champ souhaité.
2
Étudiez les favoris
Vous verrez les principaux numéros qui apparaissent le plus fréquemment après celui sélectionné. Le pourcentage indique la probabilité de transition historique.
3
Analysez la carte thermique
Si le tambour est petit (jusqu'à 20 numéros), une carte thermique est disponible — la matrice complète des probabilités de transition. Les cellules vives indiquent des connexions fortes.
4
Utilisez le tableau récapitulatif et le générateur
Le tableau montre le favori principal pour chaque numéro. Marquez les numéros intéressants et générez des combinaisons via le générateur.
À propos des chaînes de Markov
Fondements mathématiques
Une chaîne de Markov est un modèle stochastique où la probabilité de passer à l'état suivant dépend uniquement de l'état actuel, et non des précédents. Dans le contexte de la loterie : si le numéro X a été tiré, quelle est la probabilité que le numéro Y soit tiré ensuite ?
Matrice de transition
P[i,j] — la probabilité que le numéro j suive le numéro i. Construite à partir de toutes les paires de tirages consécutifs dans l'archive. Chaque ligne de la matrice totalise 100 %.
Conseils d'utilisation
Recommandations pour une application efficace des chaînes de Markov
1.
Utilisez les résultats du dernier tirage comme entrée : sélectionnez chaque numéro tiré et notez ses favoris.
2.
Plus l'archive de tirages est grande, plus les probabilités de transition sont précises. Pour de petits échantillons, les résultats peuvent être instables.
3.
Les chaînes de Markov fonctionnent bien en combinaison avec l'analyse de fréquence — vérifiez les favoris par rapport à la fréquence globale de tirage.
4.
La carte thermique n'est disponible que pour les tambours jusqu'à 20 numéros — pour les plages plus grandes, utilisez le tableau.
Questions fréquentes sur Simbolotto
Réponses aux questions courantes sur les chaînes de Markov dans les loteries pour Simbolotto
Une chaîne de Markov est un modèle mathématique où la probabilité d'un état futur dépend uniquement de l'état actuel. Pour les loteries, cela signifie : la probabilité que le numéro Y apparaisse au prochain tirage dépend des numéros apparus au tirage actuel.
Pour chaque paire de tirages consécutifs, on compte quels numéros du tirage N+1 sont apparus après chaque numéro du tirage N. Ces comptages sont normalisés en probabilités (pourcentages).
Les probabilités sont calculées à partir de données historiques. Plus il y a de tirages dans l'archive, plus les estimations sont stables. Pour les loteries avec un historique court, les probabilités peuvent fluctuer de manière significative.
Non, les chaînes de Markov montrent les statistiques de transition historiques mais ne prédisent pas le futur. Chaque tirage de loterie est un événement aléatoire indépendant, et les résultats passés ne déterminent pas les futurs.