Лотерея Рапидо Драйв
Энтропия Шеннона — измерение случайности Рапидо Драйв
Рапидо Драйв — насколько случайны результаты лотереи? Информационная энтропия покажет
Энтропия Шеннона — фундаментальная мера случайности (хаотичности) из теории информации. Максимальная энтропия означает полностью случайные результаты. Низкая энтропия указывает на наличие паттернов в результатах лотереи «Рапидо Драйв».
Анализ построен на основе 20 тиражей за период с по
Поле 1 (20 чисел)
4.265
Текущая энтропия (бит)
98.7% от максимума
4.322
Максимальная энтропия (бит)
log₂(20) — при идеально равномерном распределении
Высокая случайность
Результаты близки к идеально случайным
Поле 2 (4 чисел)
1.985
Текущая энтропия (бит)
99.3% от максимума
2
Максимальная энтропия (бит)
log₂(4) — при идеально равномерном распределении
Почти идеальная случайность
Результаты близки к идеально случайным
Колонки
Скользящая энтропия для 1 поля
Как менялась случайность лотереи со временем
Размер окна:тиражей
Недостаточно данных
Для окна 50 нужно минимум 50 тиражей.
Скользящая энтропия для 2 поля
Как менялась случайность лотереи со временем
Размер окна:тиражей
Недостаточно данных
Для окна 50 нужно минимум 50 тиражей.
Что такое энтропия Шеннона?
Теория информации и лотереи
Энтропия Шеннона — это мера неопределённости (информационного содержания) случайной величины. Названа в честь Клода Шеннона, основоположника теории информации (1948).
Формула
H = -Σ pᵢ · log₂(pᵢ)
- H — энтропия в битах
- pᵢ — вероятность (частота) i-го числа
- H_max = log₂(N) — максимальная энтропия при N равновероятных числах
Высокая энтропия
Все числа выпадают примерно одинаково часто. Результаты трудно предсказать.
Низкая энтропия
Некоторые числа выпадают значительно чаще других. Есть потенциальные паттерны.
Скользящая энтропия
Анализируя энтропию за скользящее окно N тиражей, можно увидеть, как менялась случайность лотереи со временем. Провалы могут указывать на периоды с аномальными результатами.