Новая Зеландия: Lotto
Автокорреляционный анализ Lotto
Lotto — есть ли «память» у розыгрышей? Коррелируют ли результаты между тиражами?
Автокорреляция показывает, связаны ли результаты тиража N с тиражом N-1, N-2 и далее. Если значимая автокорреляция обнаружена — это ценный сигнал для анализа. Если нет — подтверждение случайности лотереи «Lotto».
Анализ построен на основе 20 тиражей за период с по
Макс. лаг:
Автокорреляция сумм тиражей
Коррелограмма с 95% доверительными интервалами
20
Наблюдений
0
Значимых лагов
±0.4383
95% доверительный интервал
Автокорреляция не обнаружена
Все значения ACF находятся в пределах 95% доверительного интервала. Последовательность статистически случайна.
ACF(1) для всех чисел
Автокорреляция на 1 лаг — быстрый обзор «памяти» каждого числа
| Шар | ACF(1) | Статус |
|---|---|---|
| 1 | 0.4500 | Значимо |
| 2 | -0.1853 | Норма |
| 3 | 0.4389 | Значимо |
| 4 | -0.0553 | Норма |
| 5 | -0.2625 | Норма |
| 6 | 0.0500 | Норма |
| 7 | -0.1167 | Норма |
| 8 | 0.1125 | Норма |
| 9 | 0.0500 | Норма |
| 10 | -0.1265 | Норма |
| 11 | -0.1167 | Норма |
| 12 | -0.2119 | Норма |
| 13 | -0.0611 | Норма |
| 14 | -0.3500 | Норма |
| 15 | -0.0553 | Норма |
| 16 | -0.1167 | Норма |
| 17 | -0.1853 | Норма |
| 18 | -0.0553 | Норма |
| 19 | 0.0500 | Норма |
| 20 | -0.0553 | Норма |
| 21 | -0.1853 | Норма |
| 22 | -0.2000 | Норма |
| 23 | -0.0553 | Норма |
| 24 | -0.3500 | Норма |
| 25 | 0.0500 | Норма |
| 26 | -0.1167 | Норма |
| 27 | 0.2657 | Норма |
| 28 | -0.1167 | Норма |
| 29 | 0.2500 | Норма |
| 30 | 0.3625 | Норма |
| 31 | -0.0611 | Норма |
| 32 | -0.3500 | Норма |
| 33 | -0.1167 | Норма |
| 34 | -0.1405 | Норма |
| 35 | -0.0611 | Норма |
| 36 | -0.1265 | Норма |
| 37 | -0.0026 | Норма |
| 38 | 0.3625 | Норма |
| 39 | -0.0026 | Норма |
| 40 | -0.1167 | Норма |
Об автокорреляции
Математические основы
Автокорреляционная функция (ACF) измеряет линейную зависимость между значениями временного ряда, разделёнными k шагами (лагом). В контексте лотереи: связан ли результат тиража N с результатом тиража N-k?
Формула ACF
ACF(k) = Σ(xₜ - x̄)(xₜ₊ₖ - x̄) / [n · Var(x)]
Значения ACF от -1 до +1. Если |ACF| выходит за доверительный интервал ±1.96/√n — корреляция статистически значима.