Quão aleatórios são os resultados de Revancha? A entropia de Shannon da distribuição dos números nos últimos 20 sorteios é 5.42 de 5.81 bits (93.3%). A distribuição de frequências está próxima da uniforme — os resultados são consistentes com um sorteio aleatório. Os dados incluem o sorteio nº 4242 de 23.07.2026.
O máximo log₂N é atingido quando todos os números saem com a mesma frequência; qualquer déficit em relação ao máximo indica um desvio de frequências. Para ver quais números saem mais e menos, abra a tabela de frequências: Frequência dos números →
A entropia de Shannon é uma medida de incerteza de uma variável aleatória vinda da teoria da informação (Claude Shannon, 1948). Aplicada a uma loteria, ela comprime toda a tabela de frequências em um único número: quanto mais perto a entropia está do máximo, mais uniformemente os números saem e menos desvios pronunciados o histórico de sorteios contém.
H = −Σ pi·log₂ pi
onde:
- H — entropia em bits;
- pᵢ — participação do número i entre todas as bolas sorteadas da amostra (frequência ÷ soma das frequências);
- H_max = log₂ N — máximo para uma distribuição perfeitamente uniforme de N números; a página compara a entropia com esse máximo em porcentagem.
Para onde ir agora
Frequência dos números
As frequências reais dos números de Revancha — as mesmas participações pᵢ com que a entropia é calculada.
AbrirTeste de sequências (runs test)
Sequências e jejuns de Revancha: há séries não aleatórias na ordem dos resultados?
AbrirTeste de Pearson (χ²)
A mesma pergunta sobre o desvio de frequências de Revancha, com um teste formal de aderência.
AbrirÍndice de Shannon
A contribuição de cada número de Revancha para a entropia em dois períodos — quais bolas criam a diversidade.
AbrirPerguntas sobre a entropia de Shannon
O que é a entropia de Shannon em uma loteria?
É uma medida da uniformidade da distribuição de frequências. Pegamos quantas vezes cada número de Revancha foi sorteado, convertemos as frequências em participações e calculamos H = −Σ pᵢ·log₂ pᵢ. O máximo log₂N é atingido quando todos os números saem com a mesma frequência; quanto mais baixo o valor, mais o histórico de sorteios está desviado a favor de números específicos.
Os resultados de Revancha são aleatórios?
A entropia responde a essa pergunta por um ângulo: a uniformidade das frequências. Um valor perto do máximo é consistente com um sorteio aleatório. Um pequeno déficit em uma amostra curta é esperado e não é sinal de manipulação. Para o quadro completo, a aleatoriedade é verificada com vários testes: sequências e jejuns (teste de sequências) e o teste χ² de Pearson.
A entropia pode ser usada para escolher números?
Não — ela é um diagnóstico de toda a distribuição de Revancha, não um palpiteiro: a entropia não tem «números recomendados» e seu valor não muda as chances de nenhuma combinação. Se você quer escolher números com base em estatísticas e não ao acaso, comece pela tabela de frequências e pelas ferramentas construídas sobre ela.
Qual a diferença entre a entropia de Shannon e o índice de Shannon?
A entropia é um único número para toda a distribuição: quão uniformemente todas as bolas saem em conjunto. O índice de Shannon decompõe a mesma grandeza por bola: a contribuição de cada número para a entropia em dois períodos. A entropia responde «o sorteio é aleatório no geral?», o índice — «quais números criam a diversidade?».
O que mostra a entropia deslizante?
A entropia recalculada em uma janela dos N sorteios mais recentes que se desloca pelo histórico de Revancha. Assim se vê como a uniformidade mudou ao longo do tempo: as quedas do gráfico são períodos em que as frequências na janela estavam desviadas. Janelas menores oscilam mais — isso é uma propriedade da amostra, não um sinal.