ГЛАВНАЯ О ЛОТЕРЕЕ
Числовые лотереи Супер Лото, Мегалот, Кено, Спортлото, Евромиллион, Олимпион. Системы игры, программы для анализа и прогноза результатов тиражей
СКАЧАТЬ КНИГУ СИСТЕМЫ КЕНО БЕСПЛАТНО
Анализ

Вход / Регистрация

Анализ

Случайно или нет?
Эффективность методов выбора номеров
Повторы из прошлого тиража
Анализ распределения средних значений номеров
Комбинации и "фарватер": СУПЕРЛОТО/КЕНО Украина
Практика


Интеркасса
Мнение народа
 
 
 


Наша подписка
Главная / Анализ /

Анализ распределения средних значений номеров


Супер Лото: (УНЛ-Украина)



Для ускорения просмотра статья по Суперлото вынесена в отдельный файл. Для просмотра материалов нажмите ссылку:

ПРОСМОТР СТАТЬИ

Кено: (УНЛ - Украина)



Анализ распределения средних значений номеров.

для лотереи "КЕНО" 20 из 80 за весь период тиражей до 30.11.05

Дополнительную информацию по этой теме смотрите также в статьях: "Фильтры и распределения", "Контрольные параметры и распределения", "Фильтруем...".

Анализ средних значений номеров выпавших в каждом из тиражей является одним из традиционных методов обработки результатов числовых лотерей. Вместо средних значений можно использовать суммы номеров, это даже удобнее для счета, поскольку все суммы - целые числа, с другой стороны средние значения более наглядны. Оба способа абсолютно тождественны и отличаются лишь постоянным множителем- числом номеров.
Если в тираже разыгрываются двадцать номеров, которые мы обозначим N1, N2, N3, ... , N20

то S = N1+N2+N3+...+N20 их сумма
а S / 20 их среднее значение

Для тех кому интересно понаблюдать за этой статистикой в таблице приведены сумма и среднее значение призовых номеров, для всех проведенных к настоящему моменту 1695 тиражей "КЕНО" с формулой 20/80.
(те же данные в виде архива текстовго файла здесь). А так выглядит история средних значений на графике:

Величина средних значений может быть от 10.5 до 70.5 (сумма соответственно от 210 до 1410), но легко заметить что значения меньше 30 или больше 50 встречаются очень редко. Некоторые игроки делают из этого неправильные вывод, что комбинации с такими средними хуже и их следует избегать. Об этой ошибке подробно рассказано в статьях "Фильтры и распределения", "Контрольные параметры и распределения", "Фильтруем...". На самом деле причина в том, что различным средним соответствует неодинаковое число комбинаций и разница может быть очень большой. И для того, чтобы реальные количества выпадений для разных средних можно было сравнивать, требуется знать какое количество комбинаций соответствует каждому из средних. К сожалению (насколько мне известно) такие данные нигде не опубликованы, а процедура их расчета достаточно сложна. Но, наш девиз "нашим посетителям - любую требуемую информацию", так что в таблице приведены все нужные данные. В первых двух столбцах приведены суммы и соответствующие средние. В третьем столбце - количество комбинаций дающих такое среднее. В четвертом - вероятность выпадения такого среднего в тираже. В пятом - расчетное количество выпадений за период 1695 тиражей. В шестом, для сравнения реальное количество выпадений в "КЕНО" за 1695 тиражей. И, наконец, в последнем столбце рейтинг среднего в процентах, то есть насколько каждое из средних "перевыполняет план" или наоборот "недовыполняет план". Например рейтинг 50% значит, что среднее выпадало в два раза реже чем должно было, а рейтинг 150% значит, что среднее "перевыполнило план" в полтора раза. Рейтинги для значений средних меньше 31.5 и больше 49.5, исключены из анализа, но не потому, что они плохие - они могут быть и хорошие, но количество данных для них слишком мало, чтобы делать сколько-нибудь обоснованные выводы.
(те же данные в виде архива текстовго файла здесь).

А вот те же данные на графике:

Как мы видим, реальные количества выпадений колеблются около расчетных значений, чего и следовало ожидать. Для облегчения анализа произведем сглаживание реальных данных используя стандартную операцию усреднения по 20 соседним точкам.

Как видите отклонения от расчетных значений невелики. Это указывает на высокую степень случайности выпадения номеров. Таким образом использовать средние (или суммы) для фильтрации вряд ли целесообразно. Единственные существенные отклонения которые могут иметь хоть какое-то значение это область плохих значений 38.5 - 39.5 и область хороших значений 46.2 - 49

Удачи!

ВB, эксперт-аналитик сайта
data-work@narod.ru  





Click Now!