Przejdź do treści

Reklama

Zgodność z modelem losowym Multi Multi

Czy wyniki odbiegają od modelu równomiernego i niezależnego?

Co chcesz sprawdzić?

Wpisz lub wczytaj swoje liczby w analizatorze. Raport ostatniego losowania opisuje rzeczywisty wynik, nie Twój zestaw.

Zobacz wszystkie statystyki — wybierz temat

Te strony opisują historię gry, nie przewidują kolejnych liczb. Do porównania własnych liczb służy narzędzie zestawu na danej stronie.

Liczby i przerwy

Zacznij od częstotliwości i przerw: zobacz, jak często każda liczba występowała w wybranej próbie historii.

Struktura losowania

Porównaj sumę, parzystość, końcówki i rozpiętość. Na stronie z porównaniem własnego zestawu otwórz je, aby sprawdzić swoje liczby.

Relacje i model losowy

Obejrzyj pary, trójki i partnerów, potem model losowy. Historyczne związki nie poprawiają szans w przyszłości.

Losowania i narzędzia

Raport ostatniego losowania dotyczy naprawdę wylosowanych liczb. Dla własnego zestawu wybierz analizator i podobne losowania.

Gra
Multi Multi
Pula liczb
80
Wybrany zakres
14 ostatnich
Losowania w próbie
14
Od
2026-09-27T12:00:00Z
Do
2026-10-03T20:00:00Z
Ostatnie losowanie w próbie
2026-10-03T20:00:00Z
Przeliczono
2026-10-04T00:41:17+02:00
Źródło
Archiwum losowań serwisu
Świeżość
Sprawdzanie…

Zgodność częstości z modelem losowym

Model równomierny i niezależny zakłada, że każda z 80 liczb w każdym losowaniu Multi Multi miała tę samą szansę 20/80 na wylosowanie. Zakłada też, że wynik jednego losowania nie zależał od poprzednich. Ta strona sprawdza pierwszy warunek testem częstości; niezależność sprawdzają osobne analizy (autokorelacja, przerwy).

Statystyka częstości T (N = 14 losowań, źródło: historia)

Model losowy zakłada, że każda liczba ma taką samą szansę wypaść w każdym losowaniu. Wyniki porównujemy z tym modelem, żeby ocenić, czy historia od niego odbiega — nie po to, by przewidzieć kolejne losowanie.

81,3

oczekiwane pod modelem: df = 79

Wartość oczekiwana to średni wynik, jakiego spodziewalibyśmy się przy w pełni losowych liczbach, powtórzonych bardzo wiele razy. Rzeczywista historia prawie zawsze różni się od niej trochę — samo to nie jest niczym niezwykłym.
, odchylenie modelu 12,6
Odchylenie pokazuje, jak bardzo dana wartość różni się od tego, czego spodziewa się model losowy, liczone w jednostkach typowego rozrzutu. Wartość bliska zeru jest zgodna z modelem; im dalej od zera, tym większa różnica — ale przy wielu porównywanych liczbach kilka większych odchyleń to naturalny rozrzut, nie sygnał.

Ile odchyleń od oczekiwanej: (T − df) / √(2·df)

Odchylenie pokazuje, jak bardzo dana wartość różni się od tego, czego spodziewa się model losowy, liczone w jednostkach typowego rozrzutu. Wartość bliska zeru jest zgodna z modelem; im dalej od zera, tym większa różnica — ale przy wielu porównywanych liczbach kilka większych odchyleń to naturalny rozrzut, nie sygnał.

0,18

źródło: model χ²(df); dodatnia wartość — częstości bardziej rozrzucone niż oczekiwano, ujemna — bardziej wyrównane

Wartość p (asymptotyczna, orientacyjna)

0,409

percentyl kalibrowany symulacją: —

Percentyl mówi, jaki odsetek wyników (z modelu lub z historii) jest niższy od sprawdzanej wartości. Percentyl 80 oznacza, że około 80% wyników wypada poniżej, a 20% powyżej — to opis miejsca w rozkładzie, a nie prognoza na przyszłość.

Pasmo jednoczesne — czy któraś liczba wypadła poza próg

Największe odchylenie pojedynczej liczby: max |z| = 4,01 (N = 14, źródło: historia). Próg pasma 95%: —, 99%: —.

Kalibracja symulacyjna progów pasma w przygotowaniu — bez niej nie oceniamy, czy max |z| jest nietypowe.

Wszystkie okna obok siebie

Każdy wiersz to inne okno ostatnich losowań. Okna zachodzą na siebie (ostatnie 50 zawiera ostatnie 25), więc nie są niezależnymi próbami.

zakresNTdf(T−df)/√(2df)pmax |z|
ostatnie 1 1 79,0 79 0,00 — 1,73
ostatnie 7 7 74,5 79 -0,36 — 2,84
ostatnie 14 14 81,3 79 0,18 0,409 4,01
ostatnie 25 25 67,2 79 -0,94 0,825 2,66
ostatnie 50 50 79,8 79 0,07 0,452 2,78
ostatnie 100 100 80,6 79 0,13 0,429 2,77
ostatnie 250 250 68,5 79 -0,83 0,794 2,70
ostatnie 500 500 84,8 79 0,46 0,308 2,58
wszystkie 17 063 106,8 79 2,21 0,020 2,69

Okna bez wiersza w tabeli nie mają danych — powód pokazuje selektor zakresu.

Jak liczymy i czego to nie mówi

T to suma po wszystkich 80 liczbach kwadratów odchylenia (O − E)² podzielonych przez wariancję N·p·(1−p), z poprawką (m−1)/m, gdzie O to liczba wystąpień w N losowaniach, E = N·p, p = 20/80, m = 80. Pod modelem równomiernym T ma w przybliżeniu rozkład χ² o df = 79 stopniach swobody, więc oczekiwana wartość to df, a odchylenie √(2·df). Wartość p z tego rozkładu jest asymptotyczna — dla krótkich okien przybliżenie jest słabe, stąd percentyl kalibrowany symulacją (w przygotowaniu), liczony jako odsetek symulacji z T ściśle mniejszym od obserwowanego.

Wynik zgodny z modelem nie dowodzi losowości — test może nie wykryć odchyleń innego rodzaju niż nierówne częstości. Oglądanie wielu nakładających się okien zwiększa ryzyko przypadkowego alarmu: przy progu 0,05 fałszywy sygnał w którymś z okien jest spodziewany. Nie zakładaj niezależności okien. Żadna z tych liczb nie wskazuje, co padnie następnym razem.

Cztery testy modelu w tym serwisie: częstość (T, ta strona), pasmo jednoczesne (max |z| wobec progu c95, ta strona), przerwy między wystąpieniami liczby (rozkład geometryczny, osobna analiza) i autokorelacja losowań (osobna analiza).

Narzędzia interaktywne

Pracuj aktywnie na tych samych danych. Narzędzia opisują historię i model losowy; nie przewidują kolejnego wyniku.

Mój zestaw — sprawdź jego cechy na tle historii

Moduł opisuje wpisany zestaw i jego położenie w próbie historycznej. Nie zwiększa jego szans.

Otwórz pełny analizator zestawu →

Odtwarzacz historii — przeglądaj kolejne losowania

Wybierz rok, użyj suwaka albo uruchom automatyczne odtwarzanie. To prezentacja zapisanych wyników, nie prognoza.

Otwórz moduł, aby wczytać dostępne lata.

Symulator modelu losowego — zobacz zwykłe wahania losowe

Wygeneruj niezależne losowania według zasad tej gry i porównaj liczniki ze wspólną wartością oczekiwaną. Każdy przebieg jest inny.

Co wynika z tych liczb?
  • W 14 losowaniach statystyka częstości T wyniosła 81,3 przy 79 stopniach swobody; model równomierny daje oczekiwaną 79 i odchylenie 12,6, czyli T leżało 0,18 odchylenia od oczekiwanej (źródło: historia i model).
  • Asymptotyczna wartość p wyniosła 0,409 — powyżej umownego progu 0,05. To wynik orientacyjny; nie dowodzi ani losowości, ani jej braku.
  • Wartość p poniżej 0,05 wystąpiła w 1 z 7 okien z danymi. Okna nakładają się na siebie, więc nie są niezależne — przy tak wielu porównaniach pojedynczy alarm nie jest niczym nietypowym.

To są dane historyczne. Każde losowanie jest niezależne od poprzednich, więc powyższe liczby nie mówią nic o tym, co padnie następnym razem.

Jak korzystać z tej strony?
  1. Wybierz liczbę ostatnich losowań lub zakres lat.
  2. Odczytaj T i ile odchyleń dzieli je od wartości oczekiwanej df — to skala rozbieżności częstości od modelu.
  3. Wartość p traktuj orientacyjnie; poniżej 0,05 to umowna granica, nie dowód.
  4. W tabeli okien porównaj, czy rozbieżność utrzymuje się w różnych zakresach, pamiętając, że okna zachodzą na siebie.

Czego ta strona nie robi: nie przewiduje kolejnych wyników, nie wskazuje liczb do gry i nie zwiększa szansy wygranej.

Jak czytać miary statystyczne

Model losowy

Model losowy zakłada, że każda liczba ma taką samą szansę wypaść w każdym losowaniu. Wyniki porównujemy z tym modelem, żeby ocenić, czy historia od niego odbiega — nie po to, by przewidzieć kolejne losowanie.

Wartość oczekiwana

Wartość oczekiwana to średni wynik, jakiego spodziewalibyśmy się przy w pełni losowych liczbach, powtórzonych bardzo wiele razy. Rzeczywista historia prawie zawsze różni się od niej trochę — samo to nie jest niczym niezwykłym.

Odchylenie

Odchylenie pokazuje, jak bardzo dana wartość różni się od tego, czego spodziewa się model losowy, liczone w jednostkach typowego rozrzutu. Wartość bliska zeru jest zgodna z modelem; im dalej od zera, tym większa różnica — ale przy wielu porównywanych liczbach kilka większych odchyleń to naturalny rozrzut, nie sygnał.

Percentyl

Percentyl mówi, jaki odsetek wyników (z modelu lub z historii) jest niższy od sprawdzanej wartości. Percentyl 80 oznacza, że około 80% wyników wypada poniżej, a 20% powyżej — to opis miejsca w rozkładzie, a nie prognoza na przyszłość.

Typowość

Typowość opisuje, jak blisko sprawdzana wartość leży środka rozkładu z modelu lub historii — wartości typowe zdarzają się często, skrajne rzadko. To porównanie opisowe i nie mówi nic o tym, co padnie w kolejnym losowaniu.

Powiązane analizy

Test częstości

Czy rozkład trafień wszystkich liczb zgadza się z modelem?

Pasmo jednoczesne

Czy któraś liczba wyszła poza pasmo liczone dla wszystkich naraz?

Przerwy a model

Czy długości przerw wyglądają jak w rozkładzie geometrycznym?

Autokorelacja sum

Czy suma losowania zależy od sum poprzednich losowań?

← Wszystkie statystyki Multi Multi

Reklama
Aplikacja offline i powiadomienia po losowaniu

Moje kupony

Zestawy zapisane tylko w tej przeglądarce. Liczby pokazujemy dokładnie tak, jak je zapisano; to nie jest kupon.

Otwórz centrum Moje kupony
Odtwórz z podglądem

Odtwarzanie w centrum: najpierw podgląd pliku i Twoje potwierdzenie. Obsługujemy stare kopie oraz pełną kopię zestawów i dziennika. Nic nie wysyłamy.