Реклама

Лотерея Топ 12

Автокорреляционный анализ Топ 12

Топ 12 — 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 «Топ 12».

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
ШарACF(1)Статус
1-0.0489Норма
20.2478Норма
30.0083Норма
4-0.0510Норма
50.2419Норма
6-0.1258Норма
7-0.1621Норма
80.0280Норма
9-0.0750Норма
10-0.1500Норма
110.1833Норма
12-0.3641Норма
130.1709Норма
140.0500Норма
150.0399Норма
16-0.1258Норма
170.3357Норма
18-0.1258Норма
190.0399Норма
20-0.2833Норма
21-0.1258Норма
220.3500Норма
230.0262Норма
24-0.1621Норма

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.