Ajuste al modelo aleatorio Eurojackpot
¿Se apartan los resultados del modelo uniforme e independiente?
¿Qué te gustaría comprobar?
Ingrese o cargue sus números en el analizador. El último informe del sorteo describe el sorteo real, no su selección.
Explora todas las estadísticas: temas guiados
Estas páginas describen la historia de este juego. No predicen números futuros. Utilice la herramienta de selección en una página para comparar sus propios números.
Números y lagunas
Comience con la frecuencia y las brechas: con qué frecuencia apareció cada número en la muestra histórica seleccionada.
Estructura de los sorteos
Compara suma, paridad, finales y rango. En una página con una comparación de selecciones, ábrela para comprobar tus números.
Relaciones y modelo aleatorio.
Explora parejas, tríos y parejas, luego el modelo aleatorio. Las relaciones históricas no mejoran las probabilidades futuras.
Sorteos y herramientas
Lea el último informe del sorteo para conocer los números sorteados reales. Utilice el analizador y los sorteos correspondientes para su propia selección.
Gráficos de sorteos en la página de resultados
Configuración del cálculo
Concordancia de frecuencias con el modelo aleatorio.
El modelo uniforme e independiente supone que cada uno de los números 50 en cada sorteo Eurojackpot tenía la misma probabilidad de ser sorteado 5/50. También supone que el resultado de un sorteo no dependió de los anteriores. Esta página verifica la primera condición con una prueba de frecuencia; la independencia se verifica mediante análisis separados (autocorrelación, brechas).
Estadístico de frecuencia T (N = 50 sorteos, fuente: historia)
44.9
esperado bajo el modelo: df = 49
Cuántas desviaciones de lo esperado: (T − df) / √(2·df)
-0.42
fuente: modelo χ²(gl); un valor positivo (frecuencias más dispersas de lo esperado, negativo) más uniforme
Valor p (asintótico, indicativo)
0.641
percentil calibrado por simulación: —
Banda simultánea: ¿algún número superó el umbral?
Mayor desviación de un solo número: max |z| = 2.36 (norte = 50, fuente: historia). Umbral de banda 95%: —, 99%: —.
Se está preparando la calibración de simulación de los umbrales de banda; sin ella no podemos juzgar si max |z| es inusual.
Todas las ventanas una al lado de la otra
Cada fila es una ventana diferente de sorteos recientes. Las ventanas se superponen (el último 50 incluye el último 25), por lo que no son muestras independientes.
| rango | N | t | df | (T−df)/√(2df) | p | máximo |z| |
|---|---|---|---|---|---|---|
| último 1 | 1 | 49.0 | 49 | 0.00 | — | 3.00 |
| último 7 | 7 | 47.4 | 49 | -0.16 | — | 2.90 |
| último 14 | 14 | 46.7 | 49 | -0.24 | — | 3.21 |
| último 25 | 25 | 46.4 | 49 | -0.26 | — | 2.33 |
| último 50 | 50 | 44.9 | 49 | -0.42 | 0.641 | 2.36 |
| último 100 | 100 | 35.7 | 49 | -1.34 | 0.922 | 2.67 |
| último 250 | 250 | 35.2 | 49 | -1.39 | 0.931 | 2.32 |
| último 500 | 500 | 49.1 | 49 | 0.01 | 0.468 | 2.39 |
| todos | 1,006 | 37.5 | 49 | -1.16 | 0.884 | 2.17 |
Las ventanas sin una fila en la tabla no tienen datos; el motivo se muestra en el selector de rango.
Cómo calculamos esto y qué no te dice
T es la suma de todos los números 50 de la desviación al cuadrado (O − E)² dividida por la varianza N·p·(1−p), con la corrección (m−1)/m, donde O es el número de ocurrencias en N sorteos, E = N·p, p = 5/50, m = 50. Bajo el modelo uniforme, T tiene aproximadamente una distribución χ² con grados de libertad df = 49, por lo que el valor esperado es df y la desviación √(2·df). El valor p de esa distribución es asintótico: para ventanas cortas la aproximación es débil, de ahí el percentil calibrado mediante la simulación (en preparación), calculado como la proporción de simulaciones con T estrictamente menor que el observado.
Un resultado consistente con el modelo no prueba aleatoriedad — la prueba podrá omitir salidas de otro tipo que las de frecuencias desiguales. Observar muchas ventanas superpuestas aumenta el riesgo de una alarma accidental: en un umbral de 0.05 es de esperar una señal falsa en una de las ventanas. No asuma que las ventanas son independientes. Ninguno de estos números muestra lo que sucederá la próxima vez.
Cuatro pruebas de modelos en este sitio: frecuencia (T, esta página), banda simultánea (max |z| contra el umbral c95, esta página), espacios entre apariciones de un número (distribución geométrica, un análisis separado) y autocorrelación de sorteos (un análisis separado).
Herramientas interactivas
Explore los mismos datos activamente. Las herramientas describen la historia y el modelo aleatorio; no predicen el próximo resultado.
mi seleccion — comparar sus propiedades con la historia
Esto describe la selección ingresada y su posición en la muestra histórica. No aumenta sus posibilidades.
Recorrido por los sorteos anteriores — pasar por sorteos pasados
Elija un año, use el control deslizante o inicie la reproducción automática. Esta es una presentación de resultados registrados, no un pronóstico.
Abra el módulo para cargar los años disponibles.
Simulador de modelo aleatorio — ver variación aleatoria ordinaria
Genera sorteos independientes con las reglas de este juego y compara los conteos observados con el valor esperado común. Cada carrera es diferente.
¿Cómo uso esta página?
- Elija una cantidad de sorteos recientes o un rango de años.
- Lea T y cuántas desviaciones lo separan del valor esperado df; esa es la escala de divergencia entre las frecuencias y el modelo.
- Trate el valor de p como indicativo; debajo de 0.05 es un límite convencional, no una prueba.
- En la tabla de ventanas, verifique si la divergencia se mantiene entre rangos, recordando que las ventanas se superponen.
Lo que esta página no hace: no predice resultados futuros, no señala números para jugar y no mejora tus posibilidades de ganar.
¿Cómo leer medidas estadísticas?
- Modelo aleatorio
- El modelo aleatorio supone que cada número tiene la misma probabilidad de salir sorteado cada vez. Comparamos los resultados con este modelo para ver si la historia se aparta de él, no para predecir el próximo sorteo.
- Valor esperado
- El valor esperado es el resultado promedio que veríamos si los números fueran completamente aleatorios y se repitieran muchas veces. La historia real casi siempre difiere un poco de ella; eso por sí solo no es nada inusual.
- Desviación
- La desviación muestra qué tan lejos está un valor de lo que espera el modelo aleatorio, medido en unidades de dispersión típica. Un valor cercano a cero coincide con el modelo; cuanto más lejos de cero, mayor es la diferencia, pero cuando se comparan muchos números a la vez, algunas desviaciones más grandes son una dispersión normal, no una señal.
- percentil
- El percentil muestra qué proporción de resultados (del modelo o del historial) caen por debajo del valor que se está verificando. El percentil 80 significa que alrededor del 80% de los resultados están por debajo y el 20% por encima; describe un lugar en la distribución, no un pronóstico.
- tipicidad
- La tipicidad describe qué tan cerca se encuentra un valor del centro de la distribución del modelo o de la historia; los valores típicos ocurren con frecuencia, los extremos rara vez. Es una comparación descriptiva y no dice nada sobre lo que traerá el próximo sorteo.
Análisis relacionados
Prueba de frecuencia
¿Coincide la distribución de apariciones de todos los números con el modelo?
Banda simultánea
¿Quedó algún número fuera de la banda calculada para todos los números a la vez?
Intervalos frente al modelo
¿Se parecen las duraciones de los intervalos a una distribución geométrica?
Autocorrelación de la suma
¿Depende la suma de un sorteo de las sumas de sorteos anteriores?
- juego
- Eurojackpot
- Grupo de números
- 50
- rango seleccionado
- 50 más reciente
- Sorteos en la muestra.
- 50
- De
- 2026-05-22T18:00:00Z
- a
- 2026-11-10T19:00:00Z
- Último sorteo de la muestra
- 2026-11-10T19:00:00Z
- Calculado en
- 2026-11-11T14:10:27+01:00
- Fuente
- Archivo de sorteos de servicios
- Frescura
- Comprobando…