États-Unis: Millionaire For Life
Analyse d'autocorrélation Millionaire For Life
Millionaire For Life — les tirages ont-ils une « mémoire » ? Les résultats sont-ils corrélés entre les tirages ?
L'autocorrélation montre si les résultats du tirage N sont liés au tirage N-1, N-2, et au-delà. Si une autocorrélation significative est détectée, c'est un signal précieux pour la prévision. Sinon, cela confirme le caractère aléatoire de la loterie « Millionaire For Life ».
Analyse basée sur 20 tirages du au
Décalage max :
Autocorrélation des sommes de tirages
Corrélogramme avec intervalles de confiance à 95 %
20
Observations
0
Décalages significatifs
±0.4383
Intervalle de confiance à 95 %
Aucune autocorrélation détectée
Toutes les valeurs ACF sont dans l'intervalle de confiance à 95 %. La séquence est statistiquement aléatoire.
ACF(1) pour tous les numéros
Autocorrélation au décalage 1 — aperçu rapide de la « mémoire » de chaque numéro
| Boule | ACF(1) | Statut |
|---|---|---|
| 1 | -0.1853 | Normal |
| 2 | 0.0000 | Normal |
| 3 | -0.1265 | Normal |
| 4 | -0.0026 | Normal |
| 5 | 0.4389 | Significatif |
| 6 | -0.0553 | Normal |
| 7 | 0.2069 | Normal |
| 8 | -0.1167 | Normal |
| 9 | 0.0000 | Normal |
| 10 | 0.0000 | Normal |
| 11 | -0.1167 | Normal |
| 12 | -0.0553 | Normal |
| 13 | 0.0000 | Normal |
| 14 | -0.0611 | Normal |
| 15 | -0.1167 | Normal |
| 16 | -0.0611 | Normal |
| 17 | -0.1853 | Normal |
| 18 | -0.0553 | Normal |
| 19 | -0.0553 | Normal |
| 20 | -0.1853 | Normal |
| 21 | 0.2657 | Normal |
| 22 | 0.0000 | Normal |
| 23 | -0.1853 | Normal |
| 24 | -0.1853 | Normal |
| 25 | 0.0000 | Normal |
| 26 | 0.0000 | Normal |
| 27 | -0.1167 | Normal |
| 28 | -0.0553 | Normal |
| 29 | -0.3500 | Normal |
| 30 | 0.2500 | Normal |
| 31 | -0.0553 | Normal |
| 32 | -0.0553 | Normal |
| 33 | -0.0553 | Normal |
| 34 | -0.0553 | Normal |
| 35 | -0.1167 | Normal |
| 36 | -0.1167 | Normal |
| 37 | -0.0553 | Normal |
| 38 | -0.1853 | Normal |
| 39 | -0.0553 | Normal |
| 40 | -0.0611 | Normal |
| 41 | -0.0553 | Normal |
| 42 | -0.1853 | Normal |
| 43 | -0.0026 | Normal |
| 44 | 0.4389 | Significatif |
| 45 | 0.0500 | Normal |
| 46 | 0.1125 | Normal |
| 47 | -0.0553 | Normal |
| 48 | -0.0553 | Normal |
| 49 | -0.1853 | Normal |
| 50 | -0.0553 | Normal |
| 51 | -0.0611 | Normal |
| 52 | -0.0553 | Normal |
| 53 | -0.0553 | Normal |
| 54 | -0.0553 | Normal |
| 55 | -0.1167 | Normal |
| 56 | -0.1167 | Normal |
| 57 | -0.0553 | Normal |
| 58 | 0.0000 | Normal |
À propos de l'autocorrélation
Fondements mathématiques
La fonction d'autocorrélation (ACF) mesure la dépendance linéaire entre les valeurs d'une série temporelle séparées par k pas (décalage). Dans le contexte d'une loterie : le résultat du tirage N est-il lié au résultat du tirage N-k ?
Formule de l'ACF
ACF(k) = Σ(xₜ - x̄)(xₜ₊ₖ - x̄) / [n · Var(x)]
Les valeurs ACF varient de -1 à +1. Si |ACF| dépasse l'intervalle de confiance ±1,96/√n, la corrélation est statistiquement significative.