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今彩539 尾數統計

0~9 尾的出現頻率、期望值與遺漏。

帶走
600樣本期數
10尾數種類
261.7最常見尾數的期望期數
0.0050同時比 10 組的門檻
尾數包含號碼比例出現期數期望差z遺漏最大遺漏
0 尾10、20、30
183207.1-24.1-2.07118
1 尾01、11、21、31
271261.7+9.30.77210
2 尾02、12、22、32
269261.7+7.30.60010
3 尾03、13、23、33
252261.7-9.7-0.80010
4 尾04、14、24、34
274261.7+12.31.0117
5 尾05、15、25、35
267261.7+5.30.44110
6 尾06、16、26、36
255261.7-6.7-0.55610
7 尾07、17、27、37
268261.7+6.30.52311
8 尾08、18、28、38
277261.7+15.31.26010
9 尾09、19、29、39
250261.7-11.7-0.96011
實際出現期數期望期數

這張表怎麼看

一「期」只要出現任一該尾數的號碼就算一次(同期的 05、15 只算 1 次)。注意每個尾數的號碼個數不同:39 個號碼裡 0 尾只有 3 個、其餘各 4 個,所以期望次數也不一樣 —— 直接比較「出現次數」而不看期望值,會誤以為 0 尾特別冷。

怎麼看這些數字。這張表用了 600 期,每個尾數的號碼個數不同,所以基準機率也不同 —— 上表「期望」欄就是各自的基準(0 尾只有 3 個號碼,其餘各 4 個)。同時比較 10 組時,光是隨機就會有大約 1 組「看起來很顯著」,所以要看得比 p < 0.00500 更小才算真的異常。實務上這幾乎不會發生 —— 這正是「歷史開獎是隨機的」該有的樣子。

尾數不是另一種號碼。把號碼按個位數分組,只是換一種標籤,不會產生新的資訊 —— 但因為人的眼睛對「同尾」很敏感,這種分類方式特別容易看出實際上不存在的規律。上表的 z 值就是拿來檢查這件事的。

延伸

想把這些數字印出來慢慢畫:可列印開獎單。

想知道這些方法回測後有沒有效:機率研究室。

想算包牌的實際成本:聰明包牌。