Kuchambua Mifano ya Lottery: Je, Unaweza Kutabiri Hesabu za Kushinda Inayofuata?

Jinsi ya kufanya vitunguu kuhakikisha kuwa baridi

Kuelewa kwa nini uchambuzi wa muundo ni batili inahitaji kujua jinsi taratibu za kuchora zinafanya kazi. lotteries za kisasa hutumia ama huchota za kimwili (kwa mfano, kupiga mipira iliyohesabiwa katika mashine) au nambari za random za kompyuta. Mifumo yote imeundwa kuwa huru na kusambazwa kwa sare.

Mitambo ya RNG Drawing

Mitambo huchota matumizi ya vyumba vya uwazi, hewa ya kulazimishwa, na paddles za kukabiliana na mipira ya agitate. Wanapigwa na maabara ya majaribio ya kujitegemea kama vile GLI au BMM. Jenereta za Nambari za kweli za Random (TRNG) hutumia matukio ya kimwili-kama kelele za anga-kuzalisha mlolongo bila algorithm ya kuamua. Pseudo-Random Jenereta (PRNGs) pia ni ya kawaida, lakini wao ni salama kwa kuchora kwa bahati. Bila kujali mbinu yoyote ya awali, kila moja inapewa nafasi maalum ya kuwa sawa.

Sheria ya idadi kubwa ya

] sheria ya idadi kubwa inasema kwamba kama idadi ya majaribio kuongezeka, mzunguko aliona ya kila matokeo mbinu yake kinadharia uwezekano.Kwa bahati nasibu 6/49, kila idadi ina 1/49 nafasi kwa kuteka. Zaidi ya makumi ya maelfu ya draws, frequencies lazima nguzo karibu 2.04%.

Makosa ya kawaida: Udanganyifu wa Gambler

Baada ya idadi nyekundu kwenye gurudumu la roulette, wachezaji hucheza kwa nyeusi, wakifikiri ni "kufaa." Katika bahati mbaya, ikiwa idadi haijatolewa kwa wiki, wachezaji wanapakia juu yake. Kwa kweli, uwezekano unabaki mara kwa mara. Sarafu ambayo ina kichwa cha 10 mara mfululizo bado ina nafasi ya 50 ya mkia kwenye flip ijayo. Vivyo hivyo, idadi ya bahati nasibu haipo kwa draw 100 ina thamani sawa kama idadi nyingine yoyote kwenye Fallacy inayoongoza zaidi ya utaratibu wa "kucheza zaidi".

Mbinu za kawaida za Uchambuzi wa Mfumo wa Lottery

Licha ya uwezekano wa hisabati wa kutabiri kuteka random, wachezaji wengi hutumia mbinu muundo. Chini ni mbinu maarufu zaidi, pamoja na tathmini ya uhalali wao.

Uchambuzi wa frequency na idadi ya joto / kali

Uchambuzi wa frequency unahesabu mara ngapi kila nambari imejitokeza kwa kipindi fulani. "Idadi kubwa" ni wale walio na mzunguko wa juu wa wastani; "idadi kubwa" ni chini ya wastani. Wachezaji wengi wanaamini idadi ya moto itaendelea kuonekana (momentum) au kwamba idadi ya baridi lazima hatimaye kuonekana (uendelezaji). Wala dhana ina msaada wa takwimu. Kwa kweli, idadi ambayo ni 2% juu ya wastani ni uwezekano wa kuwa chini ya 2% kwa wastani katika safu inayofuata ya 100.

Usambazaji wa Takwimu

Baadhi ya wachambuzi hutumia vipimo vya mraba wa chi ili kuangalia kama mzunguko ulioonekana unapotoka kwa kiasi kikubwa kutoka kwa usambazaji wa sare uliotarajiwa. Wakati matokeo muhimu ya mraba wa chi yanaweza kuonyesha mchakato usio wa kawaida, katika bahati nasibu za kukimbia vizuri, mikengeuko hiyo ni nadra sana na kawaida huhusishwa na upimaji mwingi (kukimbia majaribio mengi sana yanayochochea chanya za uongo). Aidha, hata ikiwa upendeleo wa muda ulikuwepo (kwa mfano, mashine iliyovaliwa), waendeshaji wa bahati nasibu mara moja hurekebisha.

Idadi ya jozi na uchambuzi wa Triplet

Wachezaji pia kuchunguza jinsi jozi fulani au mara tatu kuonekana pamoja. Kwa mfano, katika Uingereza Lotto, jozi {7, 22} inaweza kuwa alionekana mara 12 wakati {3, 48} tu 4 mara. Wakati intriguing, matokeo haya ni tu random kelele. Na C(49,2) = 1,176 jozi inawezekana, baadhi ni kawaida nguzo. Nafasi ya jozi yoyote maalum kuonekana katika kuteka ni takriban 0.0014 / 649 * 5 / 48. zaidi ya mita, inatarajiwa matukio ni kuhusu 1.4, lakini kiwango cha kawaida ya 3 ni sawa na 4 4 - idadi ya jumla ya 3 ni sawa na sifuri.

Uchambuzi wa Delta

Mbinu nyingine maarufu ni kuchambua jumla ya idadi inayotolewa au tofauti kati ya namba mfululizo (deltas). Katika mchezo 6 / 49, jumla kawaida kuanguka kati ya 100 na 200 (maana ya kinadharia ni kuhusu 150). Wachezaji wanaweza kuepuka "ulinzi" sums kwa sababu washindi wa zamani mara chache alikuwa na sums karibu na kiwango cha chini (21) au kiwango cha juu (279). Wakati ni kweli kwamba jumla karibu maana ni zaidi inawezekana (kwa kuwa kuna mchanganyiko zaidi na mid-range sums), hii haina kusaidia kutabiri halisi seti ya namba sita.

Mbinu za takwimu za juu

Baadhi ya wachambuzi kujitolea kutumia mbinu za kisasa kutoka sayansi data. majaribio haya kwa ujumla kushindwa kupata thamani yoyote utabiri, lakini kuelewa kwa nini husaidia kuangaza kanuni za msingi.

Uendelezaji na Mfululizo wa Muda

Watafiti wachache wamejaribu mifano ya kusonga ya kawaida (ARIMA) au regression ya kumbukumbu kutabiri idadi inayofuata kulingana na maadili yaliyopigwa.Kwa kuwa huchota ni huru, kazi ya autocorrelation inapaswa kuwa gorofa-hakuna kutofautiana inaboresha utabiri. tafiti nyingi zilizochapishwa zinathibitisha kuwa hakuna mfano wa mstari unaweza kufanya chaguo rahisi. Kwa mfano, uchambuzi wa 2018 wa data ya Power iligundua kuwa mifano yote iliyojaribiwa (ikiwa ni pamoja na mitandao ya neural) ilizalisha utabiri wa takwimu usio na nafasi.

Jaribio la kujifunza mashine

Kwa kuongezeka kwa kujifunza mashine, kadhaa ya tovuti na programu kudai kutumia AI kutabiri namba bahati nasibu. zana hizi kawaida treni juu ya data ya kihistoria na pato "uwezekano mkubwa" idadi. Hata hivyo, kwa sababu data ni sawasawa kusambazwa (hakuna ishara ya kweli), mfano wowote itakuwa tu overfit kwa kelele. mfano mafunzo juu ya 1,000 huchota inaweza kukariri mlolongo maalum, lakini kwamba memorization inashindwa juu ya mpya, asiyeonekana huchota. Kwa kweli, mfano kwamba kikamilifu fit data ya zamani itakuwa tu . [FLT: 0]]

Njia za Monte Carlo

Monte Carlo simulations inaweza kuonyesha tabia ya mifumo random. Kwa simulating mamilioni ya bahati nasibu huchota, mtu anaweza kuzalisha usambazaji empirical ya masafa ya hotspot, idadi mfululizo, au hata "bahati streaks." Simulers hizi mara kwa mara kuonyesha kwamba mifumo dhahiri kuibuka kwa bahati. Kwa mfano, simulating 6 / 49 bahati nasibu juu ya 500 huchota inaweza kuzalisha idadi ambayo inaonekana mara 15 (kupanuliwa 10.2) tu kwa sababu ya randomness. simulations hizi pia kusaidia wachezaji kuelewa rarity uliokithiri ya jackpot kushinda ni ya elimu, uchambuzi huu ni ujinga, lakini ni ujinga wa elimu ya uchambuzi kwamba ni ya ujinga, na ni ya ujinga.

Vikwazo na Pitfalls

Kushangaza bahati nasibu "analysts" lazima kukabiliana na ukweli kadhaa ngumu.Kupuuza hizi husababisha kupoteza fedha na matumaini ya uongo.

Uhuru wa Randomness

Kwa kubuni, kila bahati nasibu kuteka ni huru ya wote wa awali sare. mali memoryless ni ya kati. Hakuna kiasi cha data ya kihistoria inaweza kubadilisha uwezekano wa kuteka ijayo. Hii ni ukweli hisabati, si maoni. Hata kama namba 7 imeonekana katika tano ya mwisho, nafasi yake ya kuonekana katika sita ni hasa 1/49.

Data ya Kupuuza na Kuingiliana

Unapojaribu dhana nyingi kwenye dataset moja, unalazimika kupata kitu ambacho kinaonekana kuwa muhimu.Hii ni shida ya kulinganisha ] ya wingi[FLT: 1]].Kama unaangalia mifumo tofauti ya 100 (kwa mfano, safu za jumla, athari za siku-ya-wiki, awamu za mwezi), karibu 5 itaonekana muhimu katika kiwango cha 0.05 kwa bahati tu.Kufaa hutokea wakati unapotengeneza mfano wa data kwa karibu na data iliyopita ambayo inachukua kelele badala ya ishara, hakuna hakuna sauti zaidi - tu - hakuna hakuna hakuna ishara ya kutosha.