구매 세트 분석

로또 용지 한 장(최대 5게임)을 통째로 진단합니다

검증 회차

1200회

39~1238

스킬당 게임 수

6,000

이론 3+ 확률

2.38%

고정값

이론에서 벗어난 스킬

0/ 10

|z| ≥ 2 기준

스킬별 3개 이상 적중률

높은 순

스킬	3+ 적중	적중률	표준오차	이론 대비 z값
구간 고르게 퍼뜨리기	153 / 6,000	2.55%	± 0.20%	+0.82
역대 적게 나온 번호	152 / 6,000	2.53%	± 0.20%	+0.74
직전 회차와 자주 붙어 나온 번호	150 / 6,000	2.50%	± 0.20%	+0.58
전체에서 무작위기준선	146 / 6,000	2.43%	± 0.20%	+0.25
오래 안 나온 번호	142 / 6,000	2.37%	± 0.20%	-0.09
역대 당첨 구조와 닮게	140 / 6,000	2.33%	± 0.19%	-0.26
역대 많이 나온 번호	139 / 6,000	2.32%	± 0.19%	-0.34
최근 번호 + 쉰 번호 섞기	137 / 6,000	2.28%	± 0.19%	-0.52
최근 자주 나온 번호	132 / 6,000	2.20%	± 0.19%	-0.97
구간마다 잘 나온 번호	132 / 6,000	2.20%	± 0.19%	-0.97

스킬 10개 전부가 이론값 2.38% 에서 표본오차 안(|z| < 2)에 있습니다. 1등부터 꼴찌까지 차이는 0.35% 인데, 각 스킬의 표준오차가 ± 0.20% 이므로 이 정도 순위는 다시 돌리면 뒤바뀝니다.

측정 방법: 각 회차 t 에서 t-1 까지의 데이터로만 후보를 만들고 조합을 뽑아 t 의 실제 결과와 대조했습니다. 스킬의 후보 번호도 회차마다 다시 계산합니다 — 지금의 통계로 과거를 뽑으면 결과가 부풀려집니다. 직접 조건을 만들어 검증할 수도 있습니다.

스킬은 후보를 좁힐 뿐 확률을 바꾸지 않습니다. 위 표가 그 증거입니다. 스킬은 “어떤 기준으로 고를지”를 정해 줄 뿐이고, 45개 번호는 매 회차 똑같은 확률로 추첨됩니다. 고르는 재미와 일관성을 위한 도구로 쓰십시오.