Itália: Simbolotto
Cadeias de Markov — Probabilidades de Transição Simbolotto
Simbolotto — quais números aparecem com maior frequência após outros? A matriz de transição mostrará
As cadeias de Markov analisam quais números da loteria «Simbolotto» aparecem com maior frequência após outros. Para cada número é construído um vetor de probabilidade de transição: «se o número X foi sorteado no sorteio N, qual é a probabilidade de que o número Y seja sorteado no sorteio N+1?»
Análise baseada em 20 sorteios de a
Selecione um Número para a Análise
Clique em um número para ver seus «favoritos» — os números que aparecem com maior frequência no sorteio seguinte
Selecione um número acima
Clique em um número para ver seus favoritos
Mapa de Calor de Probabilidades de Transição
Matriz NxN: linhas — números atuais, colunas — números seguintes
Ocultar valores abaixo de: 0%
| → | 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 | 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 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 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 | 0 | 3 | 3 | 17 | 0 | 3 | 3 | 0 | 0 | 3 | 3 | 0 | 3 | 3 | 0 | 7 | 0 | 10 | 0 | 3 | 0 | 3 | 0 | 0 | 3 | 0 | 13 | 0 | 0 | 7 | 3 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 7 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 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 | 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 |
| 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 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 5 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 5 | 5 | 5 | 10 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 5 | 10 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 |
| 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 | 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 |
| 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 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 7 | 7 | 13 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 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 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 |
| 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 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 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 | 20 | 0 | 0 | 0 |
| 23 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 10 | 0 | 0 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 15 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 24 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 |
| 25 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 8 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 12 | 0 | 4 | 0 | 8 | 0 | 0 | 8 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 0 | 4 | 4 | 0 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 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 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 32 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 10 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 5 | 5 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 |
| 33 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 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 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 10 | 0 | 0 | 10 | 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 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 13 | 0 | 13 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 13 | 7 | 0 | 0 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 | 7 | 7 | 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 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 |
| 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 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 45 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 10 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 |
Tabela Resumo
Para cada número — seu principal favorito e probabilidade
Adicionado ao gerador 0 / 45
Selecionado 0
| Bola adicionada | Bola | Principal favorito | Probabilidade, % |
|---|---|---|---|
Adicionar | 4 | 20 | |
Adicionar | 3 | 20 | |
Adicionar | 13 | 20 | |
Adicionar | 10 | 20 | |
Adicionar | 7 | 20 | |
Adicionar | 4 | 20 | |
Adicionar | 17 | 20 | |
Adicionar | 4 | 20 | |
Adicionar | 30 | 20 | |
Adicionar | 5 | 20 | |
Adicionar | 13 | 20 | |
Adicionar | 5 | 20 | |
Adicionar | 13 | 20 | |
Adicionar | 27 | 20 | |
Adicionar | 10 | 20 | |
Adicionar | 7 | 20 | |
Adicionar | 18 | 20 | |
Adicionar | 6 | 20 | |
Adicionar | 4 | 16,67 | |
Adicionar | 27 | 15 | |
Adicionar | 7 | 13,33 | |
Adicionar | 5 | 13,33 | |
Adicionar | 27 | 13,33 | |
Adicionar | 23 | 13,33 | |
Adicionar | 4 | 12 | |
Adicionar | 23 | 12 | |
Adicionar | 13 | 10 | |
Adicionar | 13 | 10 | |
Adicionar | 7 | 10 | |
Adicionar | 25 | 10 | |
Adicionar | 30 | 10 | |
Adicionar | 10 | 10 | |
Adicionar | 5 | 10 | |
Adicionar | 5 | 10 | |
Adicionar | 4 | 10 | |
Adicionar | 7 | 10 | |
Adicionar | 7 | 10 | |
Adicionar | 5 | 10 | |
Adicionar | 3 | 6,67 | |
Adicionar | 0 | 0 | |
Adicionar | 0 | 0 | |
Adicionar | 0 | 0 | |
Adicionar | 0 | 0 | |
Adicionar | 0 | 0 | |
Adicionar | 0 | 0 |
Gerador por Cadeias de Markov
Marque os números favoritos para a geração de combinações
Números selecionados para o gerador
0
G no teclado — gerar combinação
Como Utilizar as Cadeias de Markov para Simbolotto
Guia passo a passo para analisar as probabilidades de transição na loteria Simbolotto
1
Selecione um número para a análise
Clique em um número na grade de bolas. Para loterias com vários globos, primeiro selecione o campo desejado.
2
Estude os favoritos
Você verá os principais números que aparecem com maior frequência após o selecionado. A porcentagem mostra a probabilidade histórica de transição.
3
Analise o mapa de calor
Se o globo é pequeno (até 20 números), está disponível um mapa de calor — a matriz completa de probabilidades de transição. As células brilhantes indicam conexões fortes.
4
Utilize a tabela resumo e o gerador
A tabela mostra o principal favorito para cada número. Marque os números interessantes e gere combinações através do gerador.
Sobre as Cadeias de Markov
Fundamentos matemáticos
Uma cadeia de Markov é um modelo estocástico onde a probabilidade de transição para o próximo estado depende apenas do estado atual, não dos anteriores. No contexto da loteria: se foi sorteado o número X, qual é a probabilidade de que o número Y seja sorteado a seguir?
Matriz de Transição
P[i,j] — a probabilidade de que o número j siga o número i. É construída a partir de todos os pares de sorteios consecutivos no arquivo. Cada linha da matriz soma 100%.
Dicas de Uso
Recomendações para a aplicação eficaz das cadeias de Markov
1.
Utilize os resultados do último sorteio como ponto de partida: selecione cada número sorteado e anote seus favoritos.
2.
Quanto maior o arquivo de sorteios, mais precisas serão as probabilidades de transição. Com amostras pequenas, os resultados podem ser instáveis.
3.
As cadeias de Markov funcionam bem em combinação com a análise de frequência — verifique os favoritos com a frequência geral dos sorteios.
4.
O mapa de calor só está disponível para globos de até 20 números — para faixas maiores, utilize a tabela.
Perguntas Frequentes sobre Simbolotto
Respostas às perguntas comuns sobre as cadeias de Markov nas loterias para Simbolotto
Uma cadeia de Markov é um modelo matemático onde a probabilidade de um estado futuro depende apenas do estado atual. Para as loterias, isso significa: a probabilidade de o número Y aparecer no próximo sorteio depende de quais números apareceram no sorteio atual.
Para cada par de sorteios consecutivos, conta-se quais números do sorteio N+1 apareceram após cada número do sorteio N. Essas contagens são normalizadas em probabilidades (porcentagens).
As probabilidades são calculadas com base em dados históricos. Quanto mais sorteios houver no arquivo, mais estáveis serão as estimativas. Para loterias com arquivos curtos, as probabilidades podem flutuar significativamente.
Não, as cadeias de Markov mostram estatísticas históricas de transição, mas não preveem o futuro. Cada sorteio de loteria é um evento aleatório independente, e os resultados passados não determinam os futuros.