Лотерея Рапидо Про
Автокорреляционный анализ Рапидо Про
Рапидо Про — 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 Про».
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 | 0.2419 | Норма |
| 2 | 0.3000 | Норма |
| 3 | -0.2000 | Норма |
| 4 | -0.0833 | Норма |
| 5 | -0.2625 | Норма |
| 6 | 0.0083 | Норма |
| 7 | -0.2119 | Норма |
| 8 | -0.4083 | Норма |
| 9 | 0.2167 | Норма |
| 10 | 0.0083 | Норма |
| 11 | 0.0917 | Норма |
| 12 | 0.1833 | Норма |
| 13 | -0.2500 | Норма |
| 14 | 0.0940 | Норма |
| 15 | -0.4500 | Значимо |
| 16 | 0.1333 | Норма |
| 17 | -0.1405 | Норма |
| 18 | -0.4551 | Значимо |
| 19 | 0.1500 | Норма |
| 20 | -0.1621 | 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.