Лотерея Рапидо Драйв
Автокорреляционный анализ Рапидо Драйв
Рапидо Драйв — 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 «Рапидо Драйв».
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 | 0.0976 | Норма |
| 2 | 0.2419 | Норма |
| 3 | -0.2732 | Норма |
| 4 | -0.0750 | Норма |
| 5 | -0.0750 | Норма |
| 6 | 0.2643 | Норма |
| 7 | 0.2069 | Норма |
| 8 | 0.1308 | Норма |
| 9 | -0.2119 | Норма |
| 10 | -0.4885 | Значимо |
| 11 | -0.3641 | Норма |
| 12 | 0.0399 | Норма |
| 13 | 0.1709 | Норма |
| 14 | -0.0489 | Норма |
| 15 | 0.0940 | Норма |
| 16 | -0.0510 | Норма |
| 17 | -0.2500 | Норма |
| 18 | 0.6104 | Значимо |
| 19 | -0.0750 | Норма |
| 20 | 0.0262 | 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.