Реклама

Лотерея Трилогия

Автокорреляционный анализ Трилогия

Трилогия — 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 «Трилогия».

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
1-0.2000Норма
20.0500Норма
3-0.1167Норма
4-0.0553Норма
5-0.0553Норма
6-0.3250Норма
7-0.1265Норма
8-0.0167Норма
90.1125Норма
10-0.3500Норма
11-0.0553Норма
120.0500Норма
13-0.1167Норма
140.0500Норма
150.3625Норма
16-0.0553Норма
170.0500Норма
18-0.1167Норма
19-0.1853Норма
200.6750Значимо
21-0.1853Норма
22-0.1853Норма
23-0.1167Норма
24-0.0553Норма

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.