ਮਾਗ ਲਈ ਗਣਿਤ ਮਾਡਲ

ਮੈਗਾ ਲਾਟਰੀਲ ਲੱਖਾਂ ਲਾਟਰੀਜ਼ਮੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ-ਪੰਦਰਾਂ ਵਾਲੇ ਜੌਕਪੋਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਰਬਾਂ-ਡੋਲਰ ਇਨਾਮਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਹਨ । ਗਣਿਤ ਮਾਡਲ ਇਕ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਰੂਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਤਰਤੀਬਕ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਣ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਤਰਤੀਬਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਨਕਸ਼ੇਲਦਦੂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਗੈਂਗੀ ਦੀ ਇਕ ਗੇਮਲਡ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਾਹਿਮਕ, ਅਤੇ ਨਿਕਣਹਾਰਕ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਵਹਾਰਕ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਾਗਣ ਦੇ ਯੋਗਤਾਵਣ ਦੇ ਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਵਿਭਾਜਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ । ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾਣੇ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅੰਦਾਜ਼ੀਅਪਤਵਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

ਜੈਕਪੋਟ ਵਾਧਾ ਦੇ ਮੇਕਨਿਕ

ਮੈਗਾ ਕਰੋੜਾਂ ਜੌਕਪੋਟ ਰੁਝਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਾਰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਜੌਕਪੋਟ ਨੂੰ ਮਾਤਰਾ ਵਿਚ 20 ਕਰੋੜ ਡਾਲਰ ਵੱਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਵਾਰ ਨਾਈਸਤੀ ਸਭ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਟਿਕਟ ਮੁਕੱਦਮਾ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ । ਹਰੇਕ ਟਿਕਟ ਆਪਣੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਜਕਪੋਟ ਪੁਲ (ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਜਕਟਰ, ਕਮਾਟਰ, ਕਮੇਸਟੀਰ, ਅਤੇ ਹਾਲਤ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਾਂ ਲਈ ਲਗਭਗ 50% ਵਧਦਾ ਹੈ । ਜਦੋਂ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਸਜਨਿੰਗ ਵਾਗੈਕ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪੇਕ-ਅੱਪ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੇ ਪਲੇਟਬਾਜ਼ੀ ਖੇਡਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਦੀ ਹੈ ।

ਮੁੱਖ ਮੁੱਲ ਜੋ ਵਧਣ ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ:

  • ਟੈਕਟੇਸ ਸੈਲਸ ਵਾਲੀਅਮ : ਸੈਲਜ਼ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿੰਗੀ ਹਨ । ਇੱਕ ਡਰਾਇੰਗ ਵਾਇਰਸ ਵਾਇਰਸ ਸ਼ਾਇਦ 10- 20 ਕਰੋੜ ਟਿਕਟਾਂ ਵੇਚੇ, ਪਰ ਇਕ ਜੌਕਪ ਦੀ ਦੌੜ ਜੋ ਕਿ 500 ਲੱਖ ਡਾਲਰ ਤਕ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਦੇਖ ਸਕਦੀ ਹੈ ।
  • ਵਿਨਿੰਗ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ : ਮੈਗਾ ਲੱਖਾਂ ਜੌਜਪੋਟ ਉੱਤੇ ਮੇਗਾ ਗਲੋਗਪੋਟ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਦੀ ਅਸਪੱਸ਼ਟਤਾ 302,575,350 ਵਿੱਚ 1 ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਹੀ ਘੱਟ ਰਾਲੇਵਰਡ ਦੀ ਆਸ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
  • [FLT]: ਜੱਜ ਗੈਕਪੋਟ ਵੀ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਕੈਪਸ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਬਾਅਦ ਜੌਜਪ ਅੱਗੇ ਵਧ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ "cash" (ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਸਾਲਟੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਜੇ ਵੀ ਵਧਦਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ) ।
  • ਐਸ- ਵਾਇਰਸ ਵਾਸਤਾ. ਕਾਸ਼ ਵਜ਼ਨ : ਮੈਗਾ ਕਰੋੜਾਂ ਦੋ ਚੋਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਸਾਲਨਾਨਾਮਾ (ਪੈਡ 30 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ) ਅਤੇ ਤਰਤੀਬ ਤਰਲ । ਇਹ ਗੈਸਪੋਟ ਸਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੈਸਪਲ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ । ਐਨਾਸਟੀਸਲਸ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ ਤਰਫ਼ੀਰਲ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਮਾਇਕਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਗਣਿਤ ਮਾਡਲ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਅਰਥ ਅਰਥਪੂਰਣ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

ਐਕਸਪੋਨੈਟ ਵਧਣ ਦੇ ਮਾਡਲ: ਸੈਂਪਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੇਂਦਰ

ਅਸਲ ਵਿਚ, ਵਧਦਾ ਵਾਧਾਅ ਅਲੱਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਹੀ ਰੇਸ਼ਮਾਂ (ਜਾਂ ਵਿੱਕੀ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ), ਇਹ ਇਕ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਕਾਰ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਹੈ:

J[FLT: 0] = [0] × [FLT: 3] [FLT] [FT: 0]] [FLT]]

ਜਿੱਥੇ J [0] [FLT], r ਹੈ ਦਰ ਹਰ ਡਰਾਇੰਗ ਲਈ ਔਸਤ ਦਰ ਹੈ, ਅਤੇ n ਰੇਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ । ਤੁਸੀਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਵੇਖ ਕੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਉਦੋਂ ਜੇ ਜੱਜ $20 ਕਰੋੜ $30 ਲੱਖ ਡਾਲਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰਾਲਰਵਰਡ ਦੀ ਵੱਧਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ r. 5 (50) ਤੋਂ ਵੱਧ ਚੱਲਣ ਕਰਕੇ, r (50%) ਵੱਧ ਵਾਧਾਤਮਕ ਤੌਰ ਤੇ ਘੱਟਦਾ ਹੈ । ਪਰ ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਾਲ ਵਾਇਰਸ ਨਾਲ ਘੱਟਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਨਾਲ ਘੱਟਦਾ ਹੈ । ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਮਾਧਿਮ ਲਈ ਫਾਇਲ- ਫੱਟ ਲਈ ਉਪਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਾਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ 30% ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਡਰਾਇੰਗ ਅਤੇ 20 ਕਰੋੜ ਡਾਲਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜੈਕਟੀਪਲ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 100 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ (20× 1. 3^7 118) ਦੇ ਬਾਅਦ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ । ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਦਰ ਘੱਟ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੇਜ਼ਪੋਟ ਚੜ੍ਹਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਤੁਸੀਂ ਰੇਸ਼ਮਾਂ ਵਾਂਗ ਰੂਟ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ । ਤੁਸੀਂ [FT:F] ਲੱਖਾਂ ਹੀ [F:F] ਜਾਂ LOD:F] ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ 'SIL]]]] [TL:F] ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ।

ਅੰਕੜੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਸ਼ਨ ਮਾਡਲ: ਇਤਿਹਾਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ

ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਖੋਜੀ ਆਮ ਗਣਿਤ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਲਈ ਠੀਕ ਠਹਿਰਾ ਕੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ । ਤੁਸੀਂ ਗਣਿਤ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਬਲ (ਜਾਂ ਸਮਾਂ) ਅਤੇ ਡਿਜਿਕੈਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਦੇ ਹੋ । ਆਮ ਰੈਂਸੇਸ਼ਨ ਟਾਈਪ ਵਰਤੋਂ:

  • [FLT] ਰੇਨੀਅਲਾਰ ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ: ਹਰ ਡਾਲਰ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਅਸਮਰਥ ਗੋਲਫੋਟ ਵਧਦਾ ਹੈ । ਇਹ ਮੈਗਾ ਲੱਖਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਸਹੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਧਦਾ ਵਧਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਛੋਟੀਆਂ ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।
  • [FLT] : caplos ਤਰਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿ ਕਿ ਕਿਕਰਦਿਕ ਜਾਂ ਘਣਕ ਵਾਧਾ । ਇੱਕ ਵੱਡਦਰਾ ਮਾਡਲ (J = + + cx2) ਇੱਕ ਧੁਰਾ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਅਪੱਚਣ ਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ।
  • ਲੈਗਲਿਥਮਿਕ ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ : ਕਦੇ ਕਦੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੈਪ ਦੇ ਲਾਗੇ ।
  • [FLT] ]: ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਚੋਣ, ਫਰਮ × [FT: 2] [FLT] [FT:2]] [FTL]] ਜਾਂ J = ਇੱਕ x [FTL:3]] ਹੈ। ਇਹ ਮਾਧਿਮ ਫੀਚਰ ਸਿੱਧੀ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਚਾਲ ਰਾਹੀਂ ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਆਪਣਾ ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਰਨਸ਼ਨਾਂ ਉੱਤੇ ਚੱਲੋ:

  1. [FLT] ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ: ਘੱਟੋ- ਘੱਟ ਕਈ ਗੋਲਡੋਟ ਚੱਲਦੀ ਹੈ (ਹਰੇਕ ਡਰਾਇੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਚੱਲਦਾ ਹੈ) । ਹਰੇਕ ਡਰਾਇੰਗ, ਤਾਰੀਖ਼ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵਿਜੈਦ ਹੋਇਆ ਹੈ ਕਿ ਨਹੀਂ । EPSILTIAP ਵਾਂਗ LootTIAP [FT:3] ਇਹ ਆਟੋ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ।
  2. ਡਾਟਾ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ : ਕੈਪ ਰਾਹੀਂ ਸਾਇਨੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਹਟਾਓ, ਜੋ ਕਿ ਕੈਪ ਜਾਂ ਖਾਸ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਨ । ਸਾਲਟੀ ਵੈਸਟ ਲਈ ਨਾਰਮਿੰਟਾਈਜ਼ ਕਰੋ (ਪਰੀਫ ਕਰਕ) ।
  3. ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਿਸਮ ਚੁਣੋ : ਡਾਟਾ ਵਾਹੋ, ਜੇਕਰ ਵਿਆਕਰਣ ਉੱਪਰ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਵੇਖਿਆ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ਲ ਜਾਂ ਕੋਨਡ੍ਰੇਟਿਕ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ । ਜੇ ਇਹ ਲਾਗ ਪੈਮਾਨਾ ਉੱਤੇ ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ਲ ਯੋਗ ਯੋਗ ਹੈ ।
  4. ਮਾਡਲ ]: ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ Excel (LLINT), Python (Scikit- FBLE), ਜਾਂ R (lm) ਵਰਤੋ । ਕੋਮੁਟ ਕਰੋ ਕੋਪਟੀ ਜੋੜੋ ਕੋਪਲ (ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ) । ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਫਿੱਟ R2 ਉੱਤੇ R.95 ਉੱਤੇ ਹੈ ।
  5. Valient]: ਅਣਪਛਾਤਾ ਡਾਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਿਛਲੇ 20% ਚੱਲੇ) ਉੱਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ । ਅਸਲੀ ਜੌਕਪੋਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ । ਜੇਕਰ ਗਲਤੀ 10- 20% ਵਿੱਚ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਮਾਡਲ ਹੈ ।
  6. ਫੋਰੇਕਾਸ: ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਗੋਲਪੋਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਲੱਗਇਨ, ਪਰ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਇੰਟਰਵਲ ਨਾਲ ਆਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿਚ ਪਹਿਲਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਦੱਸਦੇ ਹੋ) ।

ਮਿਸਾਲ: 2022 ਟੀਮ ਨੂੰ ਲਗਭਗ 20 ਕਰੋੜ ਤੋਂ 1.33 ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਤਕ ਚੱਲਿਆ, ਜੋ 38 ਡਾਇਰੈਂਸੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 38 ਡਾਇਰੈਂਸੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਇਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ $337 ਅਰਬ ਤਕ ਚੱਲਿਆ, ਤੁਹਾਨੂੰ J $ 20 × 1.[FT:0][FT:0]] ਵਰਗੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ । ਇਹ 12% ਵਾਧਾਨੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ 30% ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਉਦੋਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਗਲੇ ਕਾਗਨੀ ਡਾਇਨਜ਼ ਦੇ ਡਾਟੇ ਨਾਲ ਵਾਗਦਾ ਹੈ।

ਮੰਟੋਂ ਕਾਰਲੋ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ: ਗੈਪ ਰਲਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ

ਜਦੋਂ ਰੇਗਿਸਤਾਨ ਮਾਡਲ ਇਕ ਸਮਕਾਲੀ ਮਾਰਗ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੰਟੋਂ ਕਾਰਲੋ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਟਿਕਟ ਵਿੱਕਣ ਅਤੇ ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਕ ਮੰਟੀ ਕਾਰਲੋ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਹੀ ਭਵਿੱਖਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਵੱਖਰੇ ਇੰਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸੰਭਵ ਨਤੀਜੇ ਦੇਖ ਕੇ । ਇਹ ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿ "ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਕੀ ਹੈ ਕਿ ਜਕੋਟ ਅਗਲੇ 10 ਡਰਾਇੰਗ ਦੇ ਅੰਦਰ $1 ਅਰਬ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਧ ਵੱਧ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਹੈ?"

ਮੰਟੋਂ ਕਾਰਲੋ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਜਾਵੇ

  1. ਇੰਪੁੱਟ ਵੰਡਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਥਿਰ ਟਿਕਟ ਵਿੱਕਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਈ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਵੰਡਣ ਲਈ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹੋ । ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਲਾਗ- ਆਮ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਗੋਲਫੋਟ (ਮੌਜੂਰ ਖਿਡਾਰੀ ਉੱਚ ਜੌਜਪੋਟ ਵੱਲ ਖਿੱਚੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ) । ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰਣ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ।
  2. ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰੋ : ਇੱਕ ਟਿਕਟ ਜਿੱਤਣ ਦਾ ਮੌਕਾ 1 [“35,575,550] ਬਿਲਦਦਿਅਕ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 1/302,750] ਹੈ । ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵੱਧਦੀ ਹੈ ।
  3. ਇੱਕ ਇੱਕ ਮੁਕੱਦਮੇ ਨੂੰ ਚਲਾਓ : ਹਰੇਕ ਡਰਾਪਣ ਲਈ, ਟੈਕਟਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਸੈਂਪਲ ਕਰੋ । ਇੱਕ ਜਿੱਤ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਉਸ ਟਿਕਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਕਦੀ ਹੈ । ਜੇ ਕੋਈ ਜਿੱਤੀ ਨਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇੱਕ ਰਲਵੀਂ ਗਿਣਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ । ਜੇ ਕੋਈ ਜਿੱਤਿਆ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਜੌਜਪੋਟ ਲਈ ਨਵੀਂ ਟਿਕਟ (ਹਰੀ ਟਿਕਟ ਨੂੰ ਭਾਫ਼ ਪੁੱਲ ਵਿੱਚ 50% ਮੀਟਰ ਭਰ ਦਿਓ) । ਜੇ ਇੱਕ ਜਿੱਤਿਆ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਰੇ ਗੈਕਪ ਦੀ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਲਈ ਡੇਂਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਦੁਹਰਾਉ ।
  4. ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉ : 10,000 ਜਾਂ 1,00,000 ਮੁਕੱਦਮੇ ਚਲਾਓ । ਹਰੇਕ ਦੌੜ ਦਾ ਅੰਤਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ (ਜਾਂ ਜਿੱਤਿਆ ਜਾਵੇ) । ਹਰ ਡਰਾਮੇ ਉੱਤੇ ਮੱਧਮ ਗੋਲਫੋਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ।
  5. ਐਨਲੀਜ਼ ਨਤੀਜੇ : ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੁਆਇੰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਜਿੱਤ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ । ਤੁਸੀਂ ਮਾਧਿਅਮ, 90 ਫੀ ਸਦੀ ਡਾਲਰ, ਜਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ 1 ਅਰਬ.

ਮੰਟੋਂ ਕਾਰਲੋ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਭਾਵੇਂ ਕਿ 30 ਡਰਾਮੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਰਾਜ਼ੀ ਜੈਕਟ 800 ਲੱਖ ਡਾਲਰ $1.5 ਅਰਬ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਣ, ਪਰ ਇਹ 10% ਮੌਕਾ ਹੈ ਕਿ 40 ਡਾਇਰੈਕਟਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਵੀ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਇਕ ਇਨਾਮ ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਅੰਤਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਕ ਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਬਜਾਇ ਫੈਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ।

ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਟੂਲName

ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਝਰੀਟ ਤੋਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਤਿਆਰ- ਵਰਤੋਂ ਡਾਟਾ ਉਪਲੱਬਧ ਕਰਵਾਉਦਾ ਹੈ:

  • ਮੈਗਗਾ ਲਾਕੜਾਂ ਅਧਿਕਾਰੀ ਸਾਇਟ: ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਜਿੱਤਣ ਅੰਕਾਂ ਅਤੇ ਜੌਕਪੋਟ ਮਾਤਰਾ, ਪਰ ਸੀਮਿਤ ਇਤਿਹਾਸਕ ਅਕਾਇਵ ਹਨ ਜਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਹਨ ।
  • Lottry ਪੋਸਟ (lotrypost.com): ਸਭ ਮੁੱਖ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸਕ ਗੋਲਫੋਟ ਡਾਟਾ ਵੇਖੋ, ਹਰ ਡਰਾਇੰਗ ਲਈ ਅੱਪਡੇਟ ।
  • USAmpeg (usamega.com) : ਮੈਗਾ ਲੱਖਾਂ ਅਤੇ ਪਾਵਰਬਲ ਦੀ ਅਕਾਇਵ ਜੌਜਪੋਟ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਟਿਕਟ ਵਿਕਹਾਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਾਲ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ।
  • GitHub Open detates : "Mmega ਕਰੋੜਾਂ ਗੋਲਡ ਇਤਿਹਾਸ" – ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ CSV ਫਾਇਲਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ।

ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਾਡਲ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ:

  • Microsoft Excel]: ਬਿੱਟਲ ਰੈਂਗਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲ (Data ਜੋੜਨ- ਇਨ) ਅਤੇ ਮੂਲ ਮੋਨਟੇ ਕਾਰਲੋ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਰਲਵੇਂ ਨੰਬਰ ਜਰਨੇਟਰ ।
  • Python]: ਪੰਡਾ, numpy, scipy, ਅਤੇ Matplotlib ਵਾਂਗ ਲਾਇਬਰੇਰੀਆਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਕੋਡ ਸਟਾਕ ਓਵਰਡ ਵਾਂਗ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉਪਲੱਬਧ ਹਨ।
  • [FLT]: ਅੰਕਤਣ ਅਤੇ ਦਿੱਖਾਈ ਲਈ ਗਰਾਜਿੰਗ ਲਈ ਗੈਂਪਲਡ( m); ressions ਅਤੇ “smm" ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ।
  • [[FLT: 0] ਗੁਗਲ ਸ਼ੀਟ [FLT: 1]: LINTS ਅਤੇ ਕੁਝ ਰਲਵੇਂ ਸਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਹੂਲਤਾਂ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟੈਸਟਾਂ ਲਈ ਹੌਲੀ ਹੈ ।

ਸਮਤੋਲ (Sprow)

ਆਮ ਖ਼ਤਰੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚੀਏ

ਗਣਿਤ ਮਾਡਲ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਬਾਲ ਨਹੀਂ ਹਨ । ਇਹ ਅਕਸਰ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

  • ਓਵਰਟਿੱਟਿੰਗ: ਇੱਕ ਉੱਚ- ਡਿਗਰੀ ਪੌਲੀਮਿਅਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਜੋ ਕਿ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਢੰਗ ਨਾਲ ਠੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅਸਫ਼ਲ ਹੈ । ਸਾਧਾਰਣ ਮਾਡਲ (ਅਕਸਰ ਜਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥਣ) ਨਾਲ ਟਿਕੇ ਰਹੋ ।
  • ਕੈਸ਼ vs. ਵਾਇਰਸ ਵੈਕਟਰ : ਅਗਿਆਤ ਗੋਲਫੋਟ ਅਸਲੀ ਪੈਲ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਉੱਗਦਾ ਹੈ । ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਾਕ ਦੇ ਮੁੱਲ ਲਈ ਮਾਡਲ ਹੈ; ਸਾਲਟੀਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਿਭਾਗ ਦਰ ਨਾਲ ਹੈ । ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਨਲਾਈਨ ਸਕ੍ਰਿਪਸ ਦੋਵੇਂ ਉਪਲੱਬਧ ਹਨ ।
  • ਸਥਿਰ ਵਾਧਾ ਰੇਟ : ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਾਧਾ (ਪਹਿਲਾਂ ਕੁਝ ਰੇਸ਼ੇ) ਲੰਬਦਾ ਹੈ, ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਵਧਦਾ ਹੈ । ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਰਤੋਂ, ਜੋ ਕਿ ਵਧਣ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਲਾਗ ਵੈਕਟਰ ਜਾਂ ਇਕ ਟੁਕੜੇ ਘਣਾਉ ਮਾਡਲ ।
  • ਜੈਕਪਿਟ ਕੈਪਸ ਲਈ ਲੇਖਾ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ: ਜਦੋਂ ਸਾਲਾਨਾ ਮੁੱਲ ਕੈਪ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 1. 5 ਅਰਬ ਰੁਪਏ), ਤਾਂ ਕਾਗਜ਼ ਪੋਲ ਅਜੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੌਕਪ ਨੂੰ ਵਧਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਇਹ ਪਥ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ।
  • ਬਹੁਤ ਹੀ ਛੋਟਾ ਡਾਟਾ : ਇੱਕ ਇੱਕ ਇੱਕ ਗੁਲਾਕੋਪ ਚੱਲਣ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮੁੱਠੀ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਮਿਲਾਨ ਕਈਆਂ (ਜਿਵੇਂ, ਆਖਰੀ 10 ਚੱਲਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਵਧਦਾ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਹੋਰ ਪੁਰਾਣੂਲਣ ਲਈ.
  • Causation : ਚੈਕਟ ਡਰਾਇਵ ਗੈਕਪੋ ਵਾਧੇ, ਪਰ ਵਿੱਕੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਅਣਜਾਣ, ਮੀਡੀਆ, ਕਹਰਾ, ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ) । ਇਕ ਸੁਧਾਰ, ਜੋ ਕੇਵਲ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਹੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਕਮੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ।

ਉਪਯੋਗੀ ਕਾਰਜ: ਅਗਲਾ ਵੱਡਾ ਜੈਕਪੋਟ ਦਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ

ਇੱਕ ਠੀਕ ਮਾਡਲ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਅਸਲੀ ਸੰਸਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ:

  • ਜੈਕਟੀਪਿਟ ਦੁਬਾਰਾ $1 ਅਰਬ ਤਕ ਪਹੁੰਚੇਗਾ? ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਾਧੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇ ਹਰ ਡਰਾਇੰਗ ਦੀ ਔਸਤੀ ਦਰ 9% ਹੈ, ਤਾਂ ਜੌਜਪੋਟ ਨੂੰ 2 ਕਰੋੜ ਡਾਲਰ (ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ (2020 × 1.080808 09-090)। ਇਹ ਲਗਭਗ 24 ਹਫ਼ਤੇ (ਦੱਖਣ) ਦੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲਗਭਗ 24 ਭਾਂਡੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿਆਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਸਾਈ 30- 35- 30 ਡਿਟਰਿਜਾਈਮ ਹੈ।
  • ਕੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਜੌਕਪਿਟ ਅਗਲੇ 20 ਡਾਈਗਰੀਆਂ ਵਿੱਚ 500 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਲਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ? ਮੋਨਟੇ ਕਾਰਲੋ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਜੌਕਪ ਅਤੇ ਆਮ ਵਿਕਹਾਰ ਨਾਲ ਚਲਾਓ । ਤੁਸੀਂ 70% ਮੌਕਾ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਕਿ ਲੇਖ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ।
  • ਕੀ ਮੈਂ ਟਿਕਟ ਖ਼ਰੀਦਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਜੱਜ 600 ਕਰੋੜ ਡਾਲਰ ਹੈ? ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਮੁੱਲ (prille × profy) ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਕੇ ਇਨਫੈਕਟਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੀ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਇਹ ਵੱਖਰੇ ਮੁੱਲ ਹੈ - ਇੱਕ ਹਿਸਾਬਣ, ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਕੁਝ ਜੌਜਪੋਸਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਲਈ ਇਨਾਮ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ, ਲਟਰੀਟੀਨਾ ਦਾ ਡੀਜ਼ਾਈਨ ਗੇਟ ਨੂੰ ਗੇਂਦ ਉੱਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕਈ ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਰਣ ਅਤੇ ਲਾਟਰੀ ਗਲੈਕਸੀ ਗਲੈਕਸੀਆਂ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਰਤਦੇ ਹਨ । ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਲੂਤ ਦੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਲੂਥਰੀ ਕ੍ਰੀਟੀਕਲ ਹਰੇਕ ਡਰਾਇੰਗ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਰਕਾਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ । ਤੁਸੀਂ ਨਾਲ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਵੇਂ [FT:2] [FT:3]

ਹੱਦਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਚਿਤ ਵਿਚਾਰ

ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮੈਗਾ ਲਾਕਲੋਡੌਫ ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ:

  • ਰੇਸ਼ਮ ਪ੍ਰਬਲਤਾ : ਹਰੇਕ ਡਰਾਇੰਗ ਮੁਫ਼ਤ ਹੈ । ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਠੀਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਡਰਾਇੰਗ ਜਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ । ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ "ਅਸੋਂ 10- 15 ਡਰਾਮੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਹੀ ਹੋਵੇ."
  • ਨਿਯਮ : ਲੂਟਟੀਰੀ ਕਮੇਨ ਕਦੇ ਮੈਟਰਿਕਸ (ਨਬਰ ਸੈੱਟ, ਬੋਨਸ ਗੇਂਦ) ਜਾਂ ਰੇਲਵਰਮਿਸ ਮਾਕਸੀ (ਨਵਾਂ ਸੈੱਟ) ਨੂੰ ਢਾਹੁੰਦਾ ਹੈ । ਪ੍ਰਿੰਟਰ-20 ਡਾਟੇ ਉੱਤੇ ਇਕ ਮਾਡਲ ਅਪੈਂਡਰ(s-20) ਅਪੈਂਡਰ(20) ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੋਸਟ 1:2,8,88,850,2,75,75,350,50 (553)
  • ਬੈਹਾਵੀਆਲ(FLT:1): ਮੀਡਿਆ Hyte, ਸੋਸ਼ਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰੂਮ, ਅਤੇ ਮੌਸਮ ਵੀ ਟੈਕਲਿਟ ਦੀ ਵਿੱਕਣ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  • : ਲੋਟਾਰੀ ਪੂਰਵਕ ਪੂਰਵਜਾਂ ਨੂੰ "ਚੰਗੀ" ਜਾਂ“ ਭਰੋਸੇਯੋਗ" ਵਜੋਂ ਭਰਮਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ । ਹਮੇਸ਼ਾ ਫ਼ਰਮਮ ਮਾਡਲ ਔਜ਼ਾਰ ਵਜੋਂ, ਨਾ ਕਿ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਤਰਕਾਂ ਲਈ, ਨਾ ਕਿ ਜਿੱਤਣ ਲਈ । ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਖੇਡਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ ਕਿ ਲਾਟਰੀ ਖੇਡਾਂ ਦਾ ਇਕ ਰੂਪ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਕ ਬਿਜ਼ਨਿਸ ।

ਇਹ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ ।

ਸੰਚਾਰ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਐਨਾਟੈਟਿਕਟਿਵ ਟੂਲਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੂਲ ਵਾਂਗ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰੋ

ਗਣਿਤ ਰੂਪੀ ਵਾਧੇ ਦੇ ਮਾਡਲ-ਅਣਜਾਣ ਸਮਰਥਨ, ਰੇਜ਼ ਪੈਂਸਿਲੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਮੰਟੋਂ ਕਾਰਲੋਮਿਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਡੀਕ ਕਰਨ ਦਾ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਰਾਜ਼ੀ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਦੋਂ ਅਗਲੀ ਰਿਕਾਰਡ-ਸ਼ਾਹੀ ਗੋਲਡੋਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਕੀ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ। ਪਰ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੇਵਲ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ । ਆਪਣੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਖਣ-ਕਰਣ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ, ਆਪਣੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਢੰਗ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਸ਼ੁਭਰਤਮਿਕਾਇਤਮ ਨੂੰ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਹੋਰ ਰੂਪ ਵਿਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਲੇਖਾਵਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿਚ ਵਰਤ ਕੇ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ ।