Южно-Африканская Республика: PowerBall
Энтропия Шеннона — измерение случайности PowerBall
PowerBall — 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 «PowerBall».
Анализ построен на основе 20 тиражей за период с по
Поле 1 (50 чисел)
5.176
Текущая энтропия (бит)
91.7% от максимума
5.644
Максимальная энтропия (бит)
log₂(50) — при идеально равномерном распределении
Умеренная случайность
Обнаружены заметные паттерны
Поле 2 (20 чисел)
3.684
Текущая энтропия (бит)
85.2% от максимума
4.322
Максимальная энтропия (бит)
log₂(20) — при идеально равномерном распределении
Умеренная случайность
Обнаружены заметные паттерны
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.