Repeats from the previous draw Lotto
How many numbers repeated from the previous draw, and how many should?
- Draws in the sample
- —
- From
- —
- To
- —
- Data calculated
- 2026-09-16T15:35:23+02:00
What do these numbers show?
- W 50 losowaniach (50 porównań z poprzednim) średnio 0,74 liczb powtórzyło się z poprzedniego losowania, a model losowy daje 0,73. To porównanie opisowe, nie wynik testu.
- Najczęściej wystąpiło r = 0 powtórzeń: w 23 z 50 porównań (46,0%), w modelu 43,6%.
These are historical data. Each draw is independent of previous draws, so these numbers do not tell us what will be drawn next.
How do I use this page?
- Wybierz liczbę ostatnich losowań lub zakres lat.
- Odczytaj średnią liczbę powtórzeń w historii i porównaj ją z wartością modelową k²/m.
- W tabeli sprawdź, jak często dokładnie r liczb powtórzyło się z losowania bezpośrednio poprzedniego.
- Kolumna P(X≥r) mówi, jaki odsetek losowań w modelu losowym ma co najmniej r powtórzeń.
What this page does not do: nie wskazuje liczb do zagrania i nie przewiduje, czy w następnym losowaniu coś się powtórzy.
Repeats from the previous draw
Dla każdego losowania Lotto liczymy, ile z jego 6 liczb padło także w losowaniu bezpośrednio poprzednim. Model losowy zakłada niezależne losowania 6 z 49 liczb.
Average number of repeats (N = 50 draws, 50 comparisons)
0,74
model k²/m: 0,73
Most frequent number of repeats in the range
0
w 23 comparisons (history)
Draws with no shared number
46,0%
model: 43,6%
Distribution of the number of repeats
Observed = how many draws in the range had exactly r numbers shared with the previous one. % history is computed from comparisons (N − 1 for a continuous window). A dash means no model value.
| r repeats | observed | % history | % model | P(X≥r) model |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 23 | 46,0% | 43,6% | 100,0% |
| 1 | 19 | 38,0% | 41,3% | 56,4% |
| 2 | 6 | 12,0% | 13,2% | 15,1% |
| 3 | 2 | 4,0% | 1,8% | 1,9% |
| 4 | 0 | 0,0% | 0,1% | 0,1% |
| 5 | 0 | 0,0% | 0,0% | 0,0% |
| 6 | 0 | 0,0% | 0,0% | 0,0% |
How this is calculated
Pierwsze losowanie w historii nie ma poprzednika, dlatego liczba porównań jest mniejsza niż liczba losowań. Jeśli losowania są niezależne, liczba wspólnych liczb ma rozkład hipergeometryczny: P(X=r) = C(k,r)·C(m−k,k−r)/C(m,k), gdzie k = 6, m = 49, a średnia to k²/m. Kolumna P(X≥r) sumuje prawdopodobieństwa modelu od r w górę. Dla zakresu lat sumujemy surowe liczniki roczników, a nie gotowe procenty. Różnica między historią a modelem jest tu opisem, nie testem.