وڌيڪ سمارٽ راند لاءِ لاٽري ڊيٽا کي سمجهڻ

لاٽري رانديون ڊگهي وقت کان دنيا جي رانديگرن جي خيالي کي پڪڙي چڪيون آهن ، جڪپوٽ سان جيڪي رات جو رات جو زندگي تبديل ڪري سگهن ٿيون. جڏهن ته قسمت يقيني طور تي نتيجو کي هلائي ٿو ، ڊيٽا تجزيو نمبر چونڊڻ جي اچڻ جو هڪ منظم طريقو پيش ڪري ٿو. تاريخي لاٽري نتيجن کي جانچڻ سان ، رانديگر رجحانات کي ڳولي سگهن ٿا جيڪي ٻي صورت ۾ اڻڄاتل ٿي سگهن ٿيون. ڪنهن به ڊيٽا تي ٻڌل حڪمت عملي جي بنياد وڏي تعداد جي قانون ۾ آهي: هزارين ڊرائنگ کان وڌيڪ ، هر نمبر جي فريڪوئنسي کي هڪجهڙ واري تقسيم جي ويجهو هجڻ گهرجي. اهو اصول ، احتياط رڪارڊنگ سان گڏ ، خام نتيجا کي عمل ۾ آڻيندو آهي. هي مضمون بيان ڪري ٿو ته ڊيٽا تجزيو کي ڪيئن استعمال ڪجي پنهنجي لاٽري حڪمت عملي کي بهتر ڪرڻ لاءِ ، ڊيٽا گڏ ڪرڻ کان عملي عمل ۾ آڻڻ تائين ، جڏهن ته نفسياتي نظم و ضبط تي زور ڏنو وڃي ٿو عام پيچرن کان بچڻ لاءِ.

ڪهڙي قسم جي لاٽري جي ڊيٽا جي ضرورت آهي؟

تجزيو ۾ گهمڻ کان اڳ، اهو ضروري آهي ته توهان ڄاڻو ته دستياب ڊيٽا جا قسم ۽ توهان جي فيصلي کي ڪيئن بيان ڪري سگهن ٿا. قابل اعتماد ڊيٽا سيٽ ۾ ماضي جي فاتح نمبر، فریکوئنسي تقسيم، جڪپوٽ جي سائيز، وڪرو ٿيل ٽڪيٽ جو تعداد، ۽ راند جي مخصوص قاعدن شامل آهن. هر ڊيٽا پوائنٽ پزل جو هڪ ٽڪرو فراهم ڪري ٿي:

  • ماضي جي ڇڪڻ مان نمبرن کي فتح ڪرڻ فريڪئنسي تجزيو ۽ رجحان جي نشاندهي لاءِ خام مال.
  • خاص نمبرن جي تعدد ٽريڪ ڪري ٿو ته هر نمبر ٻين جي نسبت ڪيترو بار ظاهر ٿئي ٿو.
  • فليٽ جي رقم ۽ ٽڪيٽ جي وڪرو سان لاڳاپيل آهي. وڏا جڪپوٽ اڪثر ڪري وڌيڪ رانديگرن ۽ گڏيل انعام جو مطلب آهي.
  • رانديگرن جو تعداد مقابلي ۽ ورهايل پوٽ جي امڪان جو اندازو لڳائڻ ۾ مدد ڪري ٿو.
  • راند جو قسم ۽ قاعدا مختلف فارميٽ (مثال طور ، چونڊ-3 ، چونڊ-6 ، بونس بال) مختلف تجزياتي طريقن جي ضرورت آهي.
  • هفتي جي تاريخ ۽ ڏينهن جي تاريخ: ڪجهه رانديگرن جو خيال آهي ته هفتي جي آخر ۾ ڇاپيل ڇاپي مختلف قسم جي بي ترتيب واري نموني کي ظاهر ڪن ٿا ، جيتوڻيڪ رياضياتي طور تي اهو ثابت نه ٿيو آهي.

انهن ڊيٽا پوائنٽن کي وقت سان گڏ ڪرڻ هر تجزياتي بنياد تي هلائڻ واري حڪمت عملي جو بنياد آهي. صاف ، تاريخي رڪارڊ کانسواءِ ، نمونن جي سڃاڻپ اندازو بڻجڻ ۾ بدلجي ويندي آهي. مختصر مدت جي شور کي سست ڪرڻ ۽ ڊگهي مدت جي رجحانن کي ظاهر ڪرڻ لاءِ گهٽ ۾ گهٽ 200 کان 500 ڊرائنگ جو مقصد.

لاٽري جي قابل اعتماد ڊيٽا ڪٿي ڳولهيو وڃي

صاف ۽ تازو ڊيٽا تائين رسائي ضروري آهي. توهان هيٺين چينلن مان لاٽري جي معلومات حاصل ڪري سگهو ٿا:

مطابقت اهم آهي: يقيني بڻايو ته توهان جي ڊيٽا گهٽ ۾ گهٽ 100 200 نموني لاءِ ڇڪيندا آهن. ننڍي ونڊوز کي ڇڪڻ کان پاسو ڪريو جيڪي شور کي وڌائي سگهن ٿيون. انهي سان گڏ ، ڊيٽا جي ذريعن جي سالميت کي تصديق ڪريو رسمي رڪارڊ جي خلاف نتيجن جي هڪ بي ترتيب نموني کي ڪراس چيڪ ڪريو ٽرانسپشن غلطين کي پڪڙڻ لاءِ.

لٽري نمبر چونڊڻ لاءِ بنيادي تجزياتي طريقا

هڪ دفعو توهان وٽ صاف ڊيٽا سيٽ آهي ، انهن تجزياتي طريقن کي لاڳو ڪريو قابل عمل بصيرت حاصل ڪرڻ لاءِ. هر ٽيڪنڪ ممڪن ۽ بي ترتيب جي مختلف پہلو کي خطاب ڪري ٿي. ڪيترن ئي طريقن کي گڏ ڪرڻ ڪنهن به واحد اشاري تي ڀروسو ڪرڻ کان وڌيڪ مضبوط فيصلا ڪرڻ جو فريم ورڪ فراهم ڪري ٿو.

فریکوئنسي تجزيو: گرم ۽ ٿڌو نمبر

فریکوئنسي تجزيو ڳڻيندو آهي ته هر نمبر هڪ مقرر ڪيل عرصي دوران ڪيترا دفعا ظاهر ٿيو آهي. گرم نمبر اهي آهن جيڪي اوسط کان وڌيڪ اڪثر ٺاهي رهيا آهن ، جڏهن ته ٿڌو نمبر گهٽ ۾ گهٽ ٺاهي رهيا آهن. ڪجهه رانديگرن جو چوڻ آهي ته گرم نمبر مثبت رجحان تي آهن ؛ ٻيا ٿڌو نمبر پسند ڪن ٿا ، يقين رکندي ته اهي due ظاهر ٿيڻ جا آهن. شمارياتي طور تي ، هر ڇڪڻ آزاد آهي ، پر فريڪوئنسي تجزيو توهان کي overrepresented يا underrepresented گروپن کان بچڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو. چڪي اسڪوائر ٽيسٽ اهو معلوم ڪري سگهي ٿو ته ڇا مشاهدو ٿيل فريڪوئنسيون متوقع عشرت کان significantly الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ الڳ

اوزار جهڙوڪ Excels COUNTIF فنڪشن يا Pythons پانڊا قدر_count() هن حساب کي تيز بڻائي ٿو. مثال طور ، هڪ عام 6/49 راند ۾ ، 300 کان وڌيڪ ڇڪڻ ، هڪ واقعي بي ترتيب واري تقسيم هر نمبر کي تقريبن 3637 دفعا ظاهر ڪندي. نمبرن سان نمبرن سان جيڪي ان حد کان مٿي يا هيٺ ڏنل آهن ڌيان ڏيڻ جي ضرورت آهي. تنهن هوندي ، نوٽ ڪريو ته جيتوڻيڪ هڪ مڪمل طور تي بي ترتيب واري نظام ۾ ، ڪجهه نمبر قدرتي طور تي مختلف جي ڪري گهٽ يا گهٽ وقت ۾ ظاهر ٿيندا.

مجموعي ۽ نمونن جو تجزيو

اڪيلو نمبر جي تعدد کان علاوه ، تجزيو ڪريو ته نمبر ڪيئن ڪامياب مجموعن ۾ ڪluster آهن. مثال طور ، 12،13 ، 14 ، ساڳي ڏهاڪي جا نمبر ، يا ٻيهر ورجايل آخري انگن اکرن وانگر نمونن جي ڳولا ڪريو. ٽريڪ ڪريو ته ڇا ڪامياب سيٽ گهٽ / اعلي حدون ۾ توازن رکندا آهن يا خراب ٿي ويندا آهن. جڏهن ته ڪوبه نمونو مستقبل جي نتيجن جي ضمانت نٿو ڏئي ، ڪجهه مجموعا (جيئن 30 کان مٿي جا سڀ نمبر) تاريخي تقسيمن جي بنياد تي شمارياتي طور تي گهٽ ممڪن آهن. مثال طور ، 6/49 لاٽري ۾ ، غالب نمبرن ۾ 24 اڻ ڳڻپيل نمبر ۽ 24 برابر نمبر شامل آهن ، نه ته سڀ غير متوازن يا سڀ برابر.

انهن نمونن کي ڏسڻ لاءِ پوائنٽ ٽيبل يا وقف ٿيل لاٽري سافٽ ويئر استعمال ڪريو. مثال طور ، Delta سسٽم ڪامياب ڊرا ۾ مسلسل نمبرن جي وچ ۾ فرق جو تجزيو ڪري ٿو ڪيترائي ڪامياب سيٽ وڏن خلا جي بدران نن delا ڊيلٽا (اختلاف 15) آهن. هڪ ٻيو طريقو ، مجموعي رينج تجزيو ، ڇهن نمبرن جي مجموعي رقم جو جائزو وٺندو آهي ؛ اڪثر جڪپوٽ کٽيندڙ مجموعا مرڪزي مجموعي حد اندر هوندا آهن (مثال طور ، 149 راند لاءِ 100200). اهي هيرسٽڪ توهان کي انتهائي غير متوقع مجموعن کان بچڻ ۾ مدد ڪري سگهن ٿيون جهڙوڪ 1,2,3,4,5,6 ، جيڪي ، جيتوڻيڪ رياضياتي طور ممڪن آهن ، عملي ۾ نادر آهن.

شمارياتي ماڊل: جذباتي احساس کان ٻاهر وڃڻ

وڌيڪ ترقي يافته رانديگر شمارياتي ماڊل استعمال ڪن ٿا جهڙوڪ چِي-چورس جا تجربا اهو اندازو لڳائڻ لاءِ ته ڇا مشاهدو ٿيل فريڪئنسيون متوقع بي ترتيب کان انحراف ڪن ٿيون. مثال طور ، لٽو اسٽريٽجي پلانر ، مجموعي رياضيات استعمال ڪري ٿو نمبر مجموعن کي گروپن ۾ درجه بندي ڪرڻ لاءِ (مثال طور ، 3 غير 3 برابر ، 2 اعلي / 4 گهٽ) ۽ انهن جي امڪانن جي تناسب جو حساب لڳائڻ لاءِ. اهي ماڊل ايندڙ ڇڪڻ جي اڳڪٿي نٿا ڪن پر توهان کي گهٽ عام نمبر نمونن کي چونڊڻ ۾ مدد ڏين ٿا ، جڪپوٽ شيئر ڪرڻ جو امڪان گهٽائي. هڪ ٻيو طريقو مونٽ ڪارلو تخليق آهي: هڪ پروگرام لکو جيڪو بي ترتيب هزارين متضاد سيٽ کي ڇڪيندو آهي ۽ انهن کي تاريخي ڊيٽا سان مقابلو ڪندو آهي ته مخصوص نمونن جي ٻيهر اچڻ جي امڪان جو اندازو لڳايو وڃي.

لٽري تجزين ۾ سڀ کان اهم اصول اهو سمجهڻ آهي ته ماضي جي ڪارڪردگي مستقبل جي نتيجن جي ضمانت نه ڏئي ٿي. ڄاڻايل چونڊ ڪرڻ لاءِ ڊيٽا استعمال ڪريو ، غلط يقين جي پيروي نه ڪريو. ڊاڪٽر ڪيٽي اوينيل ، [[FLT: 1]] جي ليکڪ [[فليٽ: 2]] [[FLT: 3]]

ڊيٽا تي ٻڌل لاٽري جي حڪمت عملي جوڙڻ

تجزياتي هٿ ۾، هڪ حڪمت عملي ٺاهيو جيڪو امڪان، قيمت ۽ نظم و ضبط کي متوازن ڪري ٿو. هيٺيان پنج ثابت ڪيل طريقا آهن جيڪي ڊيٽا جي بصيرت کي شامل ڪن ٿا. هر طريقو فرض ڪري ٿو ته توهان تفريح لاءِ راند ڪري رهيا آهيو بجيٽ سان توهان وڃائڻ جي اجازت ڏئي سگهو ٿا.

متوازن چونڊ: گرم، ٿڌو ۽ گهڻو وڌيل نمبر ملائي

ان کان سواءِ ته توهان صرف گرم يا ٿڌو نمبرن تي شرط لڳايو ، هڪ متوازن ٽڪيٽ ٺاهيو جنهن ۾ ٻنهي جو ميلاپ شامل آهي. مثال طور ، هڪ 6 نمبر واري راند ۾ ، 2 گرم نمبر ، 2 ٿڌو نمبر ، ۽ 2 نمبر چونڊيو جيڪي معتدل فریکوئنسي (نه گرم ۽ نه ٿڌو) آهن. اهو طريقو توهان جي چونڊ کي متنوع ڪري ٿو ۽ ڇڪڻ جي فطري بي ترتيب کي تسليم ڪري ٿو. ٽريڪ ڪريو ته ڇا توهان جي متوازن چونڊون وقت سان گڏ تمام گرم يا تمام ٿڌو چونڊن کان مختلف نموني انجام ڏين ٿيون. ڪجهه رانديگرن ۾ پڻ شامل آهن اوورڊ نمبر اھيون جيڪي ظاهر نه ٿيون آهن اڳي کان وڌيڪ اوسط بدون آهن

ويلنگ سسٽم: وڌيڪ مجموعن کي ڍڪڻ

هڪ ريلنگ سسٽم توهان کي نمبرن جي هڪ مقرر سيٽ استعمال ڪندي منظم طور تي ڪيترائي نمبر جو مجموعو کيڏڻ جي اجازت ڏئي ٿو. جيڪڏهن توهان 12 نمبر چونڊيو ٿا ، هڪ مڪمل ريل سڀني 924 ممڪن 6 نمبرن جو مجموعو ڪلفي پر رياضياتي طور تي انهي سب سيٽ اندر هر ممڪن کي coversڪيندو آهي. وڌيڪ عملي مختصر يا اهم نمبر ريل آهن ، جيڪي گهٽ ۾ گهٽ انعام جي سطح جي ضمانت ڏين ٿا جيڪڏهن توهان جو چونڊيل نمبر فاتح سيٽ تي مشتمل آهي. ڊيٽا تجزيو توهان کي بهترين تاريخي هٽ جي شرح سان بنيادي نمبر چونڊڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿو.

مثال: هڪ 12 نمبرن جو مختصر ڦيرو 3 کان 6 گارنٽي استعمال ڪندي (تقريبن 42 مجموعن تي مشتمل آهي) هر ڇڪڻ جي قيمت تقريبن 42 ڊالر آهي. 12 نمبرن کي چونڊڻ لاءِ فریکوئنسي تجزيو استعمال ڪريو جن ۾ سڀ کان وڌيڪ مجموعي تاريخي فریکوئنسي آهي. اهو هر مجموعي خريد ڪرڻ کان سواءِ توهان جي ڪوريج کي منظم طور تي وڌائيندو آهي. ويلنگ خاص طور تي ڪيترن ئي انعام واري سطح سان راندين لاءِ اثرائتو آهي ، ڇاڪاڻ ته اهو 3 ، 4 يا 5 نمبرن سان ملائڻ جو امڪان وڌائيندو آهي.

معلوم ٿيندڙ رجحانن تي ٻڌل شرطون

جيڪڏهن توهان جي ڊيٽا 20 جي ڏهاڪي جي تعداد جي شڪل ۾ ظاهر ٿيندڙ جيئن نموني ظاهر ٿين ٿيون جيڪي گذريل ٻن سالن ۾ 70 سيڪڙو ڊرا ۾ ظاهر ٿين ٿيونانهي کي توهان جي ٽڪيٽ ۾ ضم ڪريو. نوٽ: هي هڪ هائورسٽڪ آهي ، نه هڪ ضمانت. هڪ عام نمونو مرر نمبر رجحان آهي ، جتي ڪامياب نمبر اڪثر ڪري هڪ جوڙو شامل آهن جيڪو ايندڙ نمبر ۾ گڏجي گڏجي گڏجي گڏجي (مثال طور ، 10 ۽ 20). انهن نمونن کي هڪ اسپريڊ شيٽ ۾ هڪٻئي سان سڃاڻيو بي ترتيب نمبر جنريٽرز انهن جي مطابقت کي جانچڻ لاءِ. هڪ ٻيو رجحان جيڪو جانچڻ لاءِ آهي هفتي جو ڏينهن جي اثر جو مقابلو ڪرڻ آهي: ڇنڇر بمقابله اربع ڊرا ڏسڻ لاءِ ته ڇا ڪجهه حدون مخصوص ڏينهن تي وڌيڪ ظاهر ٿينديون آهن.

بجيٽ ۽ بينڪرول انتظام

ڊيٽا تجزيو توهان جي بجيٽ کي به بهتر بڻائي سگهي ٿو. جڪپوٽ جي سائيز ۽ فاتحن جي تعداد جي وچ ۾ لاڳاپن جو تجزيو ڪريو: وڏا جڪپوٽ وڌيڪ رانديگرن کي راغب ڪن ٿا ، انعام جي تقسيم جو موقعو وڌائي ٿو. صرف راند ڪرڻ جو قاعدو مقرر ڪريو جڏهن جڪپوٽ هڪ خاص حد کان وڌي وڃي (مثال طور ، 50 ملين ڊالر پاور بال لاءِ) ، جيئن ٽڪيٽ جي وڪرو جي نسبت ۾ وڏن انعام پولن جي ڪري متوقع قيمت بهتر ٿئي ٿي. هڪ مقرر ڪيل مهيني خرچ ڪريو ڪڏهن به نقصان جي پيروي نه ڪريو ۽ ڊيٽا استعمال ڪريو فيصلو ڪرڻ لاءِ جڏهن ڊرا کي پاسو ڪرڻ. مثال طور ، جيڪڏهن تاريخي ڊيٽا ظاهر ڪري ٿي ته جڪپوٽ کي مارڻ کان اڳ 10 ڀيرا کان وڌيڪ رول ڪري ٿو ، توهان کي راند شروع ڪرڻ لاءِ 8 هين رول اوور تائين انتظار ڪري سگهو ٿا.

سنڊيڪٽ راند: ڊيٽا سان گڏ وسيلن کي گڏ ڪرڻ

هڪ لاٽري سنڊيڪٽ ۾ شامل ٿيڻ توهان جي خريداري جي طاقت کي وڌائي ٿو جڏهن ته خطري کي ورهائڻ. سنڊيڪٽ جي نمبر چونڊڻ لاءِ ڊيٽا تجزيو استعمال ڪريو: ميمبرن کي مختلف گرم / ٿڌو مجموعن کي پورو ڪرڻ لاءِ مقرر ڪريو يا گڏيل طور تي هڪ ويلنگ سسٽم هلائيندا. حصو ۽ winnings جي تفصيلي رڪارڊ رکو. سنڊيڪٽ خاص طور تي وڏن odds سان گڏ راندين لاءِ اثرائتو آهن پر وڏا جڪپوٽ ، جيئن گڏيل ٽڪيٽ جو تعداد ڪنهن به انعام جي سطح تي کٽڻ جو امڪان وڌائيندو آهي.

خودڪار تجزيو لاءِ اوزار ۽ سافٽ ويئر

توهان کي پنهنجي زندگي جي باري ۾ وڌيڪ ڄاڻ آهي.

  • Microsoft Excel يا گوگل شيٽز استعمال ڪريو PivotTables، مشروط فارميٽنگ، ۽ بلٽ ان شمارياتي ڪم (AVERAGE، STDEV، FREQUENCY) ڏهن هزار تائين ڇڪڻ جو تجزيو ڪرڻ لاءِ. پاور سوال وانگر ايڊونز ويب ذريعن مان ڊيٽا درآمد کي خودڪار ڪري سگهن ٿيون.
  • Python (Pandas, NumPy, Matplotlib) (FLT:1) پليئرز لاءِ جيڪي ڪوڊنگ سان آرام سان هوندا آهن ، Python گہرے شمارياتي جانچ ۽ تصور جي اجازت ڏئي ٿو. مثال: مونٽ ڪارلو جي تخليق کي هلائي پنهنجي نمبر سيٽ جي ڪنهن به انعام واري سطح تي هٽڻ جي امڪان جو اندازو لڳائڻ لاءِ.
  • فلٽ:0 وقف ٿيل لاٽري سافٽ ويئر فلٽ: 1 پروگرامن جهڙوڪ لوٽو پرو ، سمارٽ قسمت ، ۽ لوٽو جادوگر فریکوئنسي چارٽس ، ويلنگ سسٽم ، ۽ نمونن جي نشاندهي کي خودڪار ڪن ٿا. ڪيترائي خريد ڪرڻ کان پهريان جانچ لاءِ آزمائشي نسخن پيش ڪن ٿا.
  • آن لائن ڳڻپيندڙن کي ڳولڻ لاءِ هڪ عام ڳڻپيندڙ پيش ڪري ٿو.
  • فليٽ:0 R لاءِ شمارياتي ڪمپيوٽنگ فليٽ:0 R لاءِ پيڪيجز استعمال ڪري سگھن ٿا لٽري لاءِ شمارياتي ٽيسٽ ۽ نموني وٺڻ لاءِ.

توهان جيڪو به اوزار چونڊيو ، انهي کي يقيني بڻايو ته اهو ڊيٽا جي حجم کي سنڀاليندو ۽ صاف نتيجا برآمد ڪري سگهي ٿو. آٽوميشن وقت بچائي ٿي پر غلطين جي لاءِ الگورٿم کي ٻه ڀيرا چيڪ ڪريو ، خاص طور تي وڏي ڊيٽا سيٽ سان معاملو ڪرڻ دوران. توهان جي اوزار جي نتيجن کي معلوماتي انگن اکرن جي مطابق درست ڪريو (مثال طور تي ، ڊرائنگ جي ڏنل تعداد ۾ هڪ مخصوص نمبر جي متوقع گهڻي).

پنهنجي ڪارڪردگي جو سراغ لڳائڻ ۽ ٻيهر ورجائڻ

ڊيٽا تي ٻڌل حڪمت عملي جامد نه آهي. پنهنجي نتيجن جي باقاعده ٽريڪنگ کي بهتر ڪرڻ لاءِ ضروري آهي. گهٽ ۾ گهٽ انهن شعبن سان هڪ ذاتي رڪارڊ ٺاهيو:

  • ڊرائنگ جي تاريخ ۽ راند
  • رانديون
  • فاتح نمبر
  • انعام حاصل ڪيو (جيڪڏهن ڪو)
  • ٽڪيٽ جي قيمت
  • استعمال ٿيل حڪمت عملي تي نوٽس (مثال طور متوازن ، سائيڪل تي ، نمونن تي ٻڌل)
  • راند جي وقت ۾ جڪپوٽ جي رقم

هر 20 50 ڊالر جي ڇڪتاڻ کان پوءِ ، انعام جي سطحن ۾ توهان جي ڪاميابي جي شرح جو جائزو وٺو. ڇا توهان جي ويلنگ سسٽم کي بي ترتيب واري چونڊن کان وڌيڪ نن winا ڪاميابيون پيدا ٿيون؟ ڇا توهان جا گرم نمبر اڃا تائين ٿڌي نمبرن کان بهتر آهن؟ سادو ميٽرڪ استعمال ڪريو جيئن ته هر خرچ ڪيل ڊالر تي فتح جي تعدد. جيڪڏهن هڪ خاص نمونو مستقل نن smallن انعامن جي پيداوار ڏئي ٿو پر جڪپوٽ تي وڃائي ٿو ، فيصلو ڪريو ته ڇا اهو واپار قابل قبول آهي. پنهنجي حڪمت عملي کي ترتيب ڏيو حقيقي دنيا جي نتيجن جي بنياد تي ، نه صرف نظريي تي. ڪنٽرول ڊرا جي هڪ الڳ لاگ رکو جتي توهان پنهنجي تجزياتي طريقي کي benchmark ڪرڻ لاءِ بي ترتيب واري جلدي چونڊن کي استعمال ڪريو.

لاٽري ۾ ڊيٽا جي تجزيو جي حد

ان جي اپيل جي باوجود ، ڊيٽا تجزيو رياضي جي حقيقت کي ختم نٿو ڪري سگهي ته لاٽري ڊرا آزاد بي ترتيب واقعا آهن. هر ڊرا کي اڳوڻي ڊرا جي ڪا به يادگيري ناهي. لاٽري اهڙيءَ طرح ٺهيل آهي ته گهر هميشه هڪ شمارياتي ڪنڊ رکي ٿو. ڊيٽا تجزيو توهان کي انهي فريم ورڪ اندر وڌيڪ سمجھدار چونڊ ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿوبرائي سان غير ممڪن مجموعن جو تعداد گهٽائڻ يا تعداد جي سيٽ کان بچڻ جيڪي هزارين ٻين رانديگرن پڻ استعمال ڪن ٿا پر اهو هڪ منفي توقع واري راند کي مثبت راند ۾ تبديل نٿو ڪري سگهي.

عام پيچرن ۾ شامل آهن overfitting (پٽرن کي ڏسڻ جيڪي حقيقي نه آهن) ، تصديق جي تعصب (ڊيٽا چونڊڻ جيڪي توهان جي چونڊيل حڪمت عملي جي حمايت ڪن ٿا) ، ۽ جوئي ڪندڙ جي غلطي (ايمان رکندڙ ٿڌي نمبر due آهن). نظم و ضبط رکو: ڊيٽا کي اطلاع ڏيڻ لاءِ استعمال ڪريو ، پنهنجو پاڻ کي قائل نه ڪرڻ لاءِ ته هڪ فتح ناگزير آهي. هميشه ذميواري سان ۽ پنهنجي وسيلن اندر جوا. ياد رکو ته بهترين حڪمت عملي سان به ، وڏي جڪپوٽ کي مارڻ جا موقعا انتهائي گهٽ رهندا آهن.

گڏجي ڪم ڪرڻ: هڪ نموني ڪم جو عمل

  1. ڊيٽا گڏ ڪريو رسمي ذريعن يا ايپ مان گهٽ ۾ گهٽ 200 ڊرا ڊائون لوڊ ڪريو. بونس بال نمبر شامل ڪريو جيڪڏهن قابل اطلاق هجي.
  2. صفائي ۽ ترتيب ڏيو هڪ اسپريڊ شيٽ يا ڊيٽابيس ۾ درآمد ڪريو ، نقل يا خراب ٿيل داخلا ختم ڪريو. تاريخ جي فارميٽ کي معياري ڪريو.
  3. فلٽ:0 رين فريڪئنسي تجزيو فلٽ: 1 مٿين 10 گرم نمبرن ۽ هيٺين 10 ٿڌي نمبرن جي سڃاڻپ ڪريو. اڻ ڳڻپيو / برابر تقسيمون ۽ گهٽ / اعلي تقسيمون ڳڻيو. مجموعي هڪجهڙائي لاءِ چائي اسڪوائر جي شماريات جو حساب ڪريو.
  4. هڪ ويلنگ سسٽم تعمير ڪريو 12 نمبر چونڊيو جيڪي گرم ، ٿڌو ۽ اعتدال پسند چونڊن کي متوازن ڪن ٿا. هڪ مختصر wheel ٺاهيو (مثال طور ، 12 نمبر ، 42 مجموعا ، 3-of-6 گارنٽي). تصديق ڪريو ته wheel wheel گهٽ ۾ گهٽ گارنٽي صحيح طور تي coversڪي ٿو.
  5. بجيٽ مقرر ڪريو هر ريل لاءِ 42 ڊالر مختص ڪريو ، اضافي طور تي 2 ڊالر هڪ الڳ تڪڙو چونڊ ٽڪيٽ لاءِ (مختلف لاءِ). صرف تڏهن راند ڪريو جڏهن جڪپوٽ توهان جي حد کان وڌي وڃي. هفتيوار بمقابلي ٻه هفتا راند ڪرڻ جي قيمت ۾ عنصر.
  6. رڪارڊ نتيجا هر ڇڪتاڻ جي نتيجي ۽ توهان جي ڪاميابين کي رڪارڊ ڪريو. مقابلي لاءِ جلدي چونڊ جا نتيجا شامل ڪريو.
  7. فليٽ:0 چئنٿل جائزو وٺو فليٽ: 1 13 هفتن کان پوءِ (جيڪڏهن توهان هفتيوار راند ڪريو ٿا ، تقريبن 26 ڇڪتاڻ) ، پنهنجي ويل جي نتيجن کي بي ترتيب واري چونڊن ۽ تاريخي اوسطن سان compareاڻيو. ضرورت مطابق بيس نمبر يا ويل جي سائيز کي ترتيب ڏيو. جيڪڏهن 50 ڇڪتاڻ ۾ ويل ڪو انعام واپس نه ڪيو آهي ، چونڊ جي طريقي تي ٻيهر غور ڪريو.

هي ڪم جي وهڪري ڊيٽا-مختلف آهي پر توهان کي خرافات يا impulse جي بدران منظم improvement تي ڌيان رکڻ لاء رکندو آهي.

لاٽري جي حڪمت عملي بابت تجزيو بابت آخري خيال

ڊيٽا تجزياتي لاٽري کي خالص موقعي کان هڪ راند ۾ تبديل ڪري ٿو جتي باخبر فيصلا توهان جي موقعن کي ٿورو بهتر ڪري سگهن ٿا خاص طور تي جڏهن اهو خراب شرطن کان بچڻ ۽ توهان جي پئسن جي انتظام ڪرڻ جي ڳالهه اچي ٿي. اهو توهان کي هڪ مستقل فاتح نه بڻائيندو ، پر اهو توهان کي هڪ منظم طريقي سان ڏيندو جيڪو ڪيترن ئي آرامده رانديگرن کي غائب آهي. ذميوار راند سان تجزيو کي گڏ ڪرڻ ياد رکو: ڪڏهن به وڌيڪ خرچ نه ڪريو جيڪو توهان وڃائڻ جي قابل آهيو ، ۽ ڪنهن به جیت کي بونس طور علاج ڪريو. ڊيٽا کي سمجهڻ ، توهان جي ڪارڪردگي کي ٽريڪ ڪرڻ ، ۽ حدون کان آگاهه رهڻ سان ، توهان لاٽري کي وڌيڪ واضح ، وڌيڪ اسٽريٽجڪ ذهنيت سان پهچي سگهو ٿا. سڀ کان وڌيڪ ڪامياب رانديگر اهي آهن جيڪي تجزيو جي عمل مان لطف اندوز ٿين ٿا ، نه ته هڪ غير ممڪن جڪپوٽ جي پيچڻ. ڊيٽا کي تفريحي ۽ نظم و ضبط لاءِ اوزار طور استعمال ڪريو ، نه ته دولت جو واعدو.