Lotterie Проще, чем дважды два

Проще, чем дважды два Autokorrelationsanalyse

Проще, чем дважды два: 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 "Проще, чем дважды два".

Analyse basierend auf 20 Ziehungen von bis
Maximale Verzögerung:

Autokorrelation der Ziehungssummen

Korrelogramm mit 95%-Konfidenzintervallen
20
Beobachtungen
0
Signifikante Verzögerungen
±0.4383
95%-Konfidenzintervall
Keine Autokorrelation erkannt
Alle ACF-Werte liegen innerhalb des 95%-Konfidenzintervalls. Die Sequenz ist statistisch zufällig.

ACF(1) für alle Zahlen

Autokorrelation bei Verzögerung 1 — Schnellübersicht des "Gedächtnisses" jeder Zahl
KugelACF(1)Status
1-0.0553Normal
2-0.1167Normal
30.0000Normal
4-0.0553Normal
50.0500Normal
6-0.0553Normal
7-0.1265Normal
8-0.2000Normal
9-0.1853Normal
100.0000Normal
11-0.0553Normal
12-0.1167Normal
13-0.0553Normal
140.0000Normal
15-0.2000Normal
16-0.0553Normal
17-0.0553Normal
18-0.0553Normal
190.0000Normal
20-0.0553Normal
210.2069Normal
220.0000Normal
23-0.1265Normal
24-0.0553Normal
25-0.0553Normal
26-0.0553Normal

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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