Lotterie Трилогия

Трилогия Autokorrelationsanalyse

Трилогия: haben Ziehungen ein "Gedächtnis"? Sind Ergebnisse zwischen Ziehungen korreliert?

Die Autokorrelation zeigt, ob die Ergebnisse der Ziehung N mit Ziehung N-1, N-2 usw. zusammenhängen. Wenn signifikante Autokorrelation erkannt wird, ist dies ein wertvolles Signal für Prognosen. Wenn nicht, bestätigt es die Zufälligkeit der Lotterie "Трилогия".

Analyse basierend auf 20 Ziehungen von bis
Maximale Verzögerung:

Autokorrelation der Ziehungssummen

Korrelogramm mit 95%-Konfidenzintervallen
20
Beobachtungen
1
Signifikante Verzögerungen
±0.4383
95%-Konfidenzintervall
Signifikante Autokorrelation erkannt
Verzögerungen mit signifikanter Korrelation: 1 (ACF=-0.5)

ACF(1) für alle Zahlen

Autokorrelation bei Verzögerung 1 — Schnellübersicht des "Gedächtnisses" jeder Zahl
KugelACF(1)Status
1-0.1405Normal
2-0.0553Normal
3-0.2000Normal
40.2069Normal
5-0.1853Normal
6-0.0553Normal
7-0.0167Normal
8-0.1853Normal
9-0.1265Normal
10-0.2625Normal
11-0.0553Normal
12-0.0553Normal
13-0.1167Normal
14-0.1265Normal
15-0.1167Normal
16-0.2000Normal
17-0.1167Normal
180.1833Normal
19-0.2625Normal
20-0.2000Normal
210.0083Normal
220.4389Signifikant
23-0.2625Normal
24-0.3500Normal

Über Autokorrelation

Mathematische Grundlagen

Die Autokorrelationsfunktion (ACF) misst die lineare Abhängigkeit zwischen Werten einer Zeitreihe, die um k Schritte (Verzögerung) getrennt sind. Im Lotteriekontext: Hängt das Ergebnis der Ziehung N mit dem Ergebnis der Ziehung N-k zusammen?

ACF-Formel

ACF(k) = Σ(xₜ - x̄)(xₜ₊ₖ - x̄) / [n · Var(x)]

ACF-Werte reichen von -1 bis +1. Wenn |ACF| das Konfidenzintervall ±1,96/√n überschreitet, ist die Korrelation statistisch signifikant.

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