Usuwanie losowań z statystyki

Przewiń wpisy ↓	Usuwanie losowań z statystyki
2026-07-10 (13:54) Kulek Data rejestracji: 2026-01-03 Ilość postów: 18	wpis nr 1 623 280 [ CZCIONKA MONOSPACE ] MultiTest To fantastyczna nowina! Gratuluję i zazdroszczę. Cieszę się, że chociaż Tobie tak dobrze idzie. Życzę dalszych sukcesów! Ja sobie chyba zrobię przerwę w mędrkowaniu. Wolę „pracować” falami, bo i tak na końcu jest wielkie G...
2026-07-10 (16:40) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 390	wpis nr 1 623 288 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Kulek a jakie metody używasz do preedykcji? Z tymi etykietami masz rację bo np. dlaczego 5 jest większe od 10, ale raczej nie ma wyboru bo na końcu i tak są liczby ,ale to umowna rzecz , można nadać swoją numerację na podstawie wypadania liczb z bębna, ale nie wiem czy to coś da.
2026-07-10 (20:50) Kulek Data rejestracji: 2026-01-03 Ilość postów: 18	wpis nr 1 623 312 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Pozdrawiam Cię heme24! Moja odpowiedź Cię rozczaruje: nie gram! Nie znam żadnej metody, która pozwoliłaby mi choćby nie przegrywać, a co dopiero wygrywać. Mam jednak zasadę, że gdy kumulacja w Lotto wynosi co najmniej 10 milionów, wysyłam jeden kupon na chybił trafił w każdym kolejnym losowaniu inny, aż ktoś trafi szóstkę. Oczywiście można dzielić liczby na parzyste i nieparzyste, jeśli Twój pomysł wymaga podziału na dwie grupy. Robię tak, bo po prostu nie mam innego pomysłu, ważne żeby było skuteczne. Moja koncepcja podziału losowań na klasy. Wielkości w tekście są przykładowe! Bierzesz 1000 losowań i obliczasz wartość oczekiwaną liczby wystąpień każdej z liczb (0,25 * 1000 = 250). Następnie zliczasz, ile jest liczb z deficytem wystąpień (czyli takie, które wypadły mniej niż 250 razy), ile liczb padło dokładnie 250 razy oraz ile liczb wystąpiło więcej niż 250 razy. Przyjmijmy przykładowy rozkład grup: 32 \| 12 \| 36 (suma daje 80 liczb). Teraz musisz to przeskalować do formatu pojedynczego losowania (20 liczb), czyli: 8 \| 3 \| 9. To jest wynik naszego wzorcowego losowania. Skąd takie liczby? To wynik ponownego zastosowania wzoru na wartość oczekiwaną, tym razem dla wielkości grup: 32 * 0,25 \| 12 * 0,25 \| 36 * 0,25. Teraz każde z tych 1000 losowań można porównać do wzorca 8 \| 3 \| 9. Sprawdzamy, czy w danym losowaniu faktycznie jest 8 liczb, które w skali 1000 losowań miały deficyt, 3 liczby, które miały idealną średnią i 9 liczb z nadmiarem. Na tej podstawie można podzielić losowania na klasy ze względu na ich podobieństwo do wzorca. Samo wzorcowe losowanie ma tę właściwość, że gdyby wystąpiło 1000 razy z rzędu, dałoby dokładnie taki sam rozkład, od którego wyszliśmy. Wkleiłem to do gemini i chatgpt i rozumieją ideę, jak co to przewałkuj AI I daj znać co myślisz. PS JA Chatgpt nie lubię, on zawsze coś chce ulepszać uważaj na gościa. --- wpis edytowano 2026-07-10 20:54 ---
2026-07-10 (20:53) Jan69 Data rejestracji: 2015-09-19 Ilość postów: 504	wpis nr 1 623 313 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Kulek, podrzucę tu jeszcze jedną inspirację. Od razu przyznaję, że ze względu na potrzebę większych mocy obliczeniowych nie dotknąłem tego tematu. Kiedyś zrodziła się mym umyśle refleksja, że losowych zdarzeń nie można przewidzieć, ale ... może one zostawiają jakiś "odcisk" na rzeczywistości, który wystarczy znaleźć? To pytanie wpisuje się w poruszaną w tym wątku wymianę myśli, więc rozwinę mój koncept. Wyobraziłem sobie, że gdybym miał dość szybki komputer, by seriami milionów "losowań" na sekundę zapełniać bazę danych, to mógłbym tę bazę przeszukiwać pod kątem znalezienia sekwencji wyników identycznych np. z ostatnimi 2000 wyników lotto lub MM. Kolejne wyniki (po realnym wyniku ostatniego losowania) w tej odnalezionej sekwencji mogłyby posłużyć do prognoz. Aby zwiększyć "moc" takiej predykcji można by poszukać z 1000 takich zbiorów i "wyłowić" jak najwięcej elementów wspólnych pomiędzy "przyszłymi" sekwencjami. Coś jak z prawdopodobieństwem w obliczeniach kwantowych. Teoretycznie każde losowanie jest odrębne i przyszłości nie można przewidzieć, ale ...warto byłoby się upewnić Ciekawe, czy ktoś czegoś takiego lub podobnego już próbował?
2026-07-10 (21:24) Jan69 Data rejestracji: 2015-09-19 Ilość postów: 504	wpis nr 1 623 314 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Kulek, Twój wpis z przywołaniem ChatGPT zainspirował mnie, aby mój komentarz z pomysłem wrzucić do ChatGPT i sprawdzić jego opinię O to co "wypluł": Komentarz przedstawia ciekawy eksperyment myślowy, ale opiera się na założeniu, które warto rozłożyć na czynniki pierwsze. ### Analiza pomysłu Autor nie twierdzi, że przeszłość bezpośrednio determinuje przyszłość. Proponuje raczej następujący algorytm: 1. Wygenerować olbrzymią liczbę całkowicie losowych sekwencji losowań (miliony lub miliardy). 2. Przeszukać je w poszukiwaniu fragmentów identycznych z historią rzeczywistych losowań (np. ostatnich 2000 losowań Lotto). 3. Gdy znajdzie się takie dopasowania, odczytać liczby następujące po dopasowanym fragmencie. 4. Jeżeli wiele znalezionych sekwencji "przewiduje" podobne kolejne wyniki, potraktować to jako sygnał prognostyczny. Autor nazywa to metaforycznie "odciskiem rzeczywistości". ### Co jest ciekawe? Pomysł przypomina kilka znanych dziedzin: * wyszukiwanie podobnych sekwencji (sequence matching), * analizę wzorców, * metody Monte Carlo, * bootstrap, * algorytmy wykorzystywane w bioinformatyce do wyszukiwania podobnych fragmentów DNA. Sam mechanizm wyszukiwania podobnych sekwencji jest jak najbardziej sensowny i powszechnie stosowany w nauce. Problem pojawia się dopiero w ostatnim kroku. --- ### Dlaczego matematycznie to nie działa? Jeżeli losowania Lotto są rzeczywiście niezależne, to: > P(następne losowanie \| poprzednie 2000 losowań) > > = P(następne losowanie) To jest podstawowa własność niezależności zdarzeń. Innymi słowy: Jeżeli w ogromnej bazie znajdziesz milion sekwencji identycznych z historią Lotto, to liczby występujące po nich będą nadal rozłożone dokładnie tak samo jak przy zwykłym losowaniu. Nie pojawi się żadna przewaga. To nie jest kwestia mocy obliczeniowej, lecz własności procesu losowego. --- ## Jest jeszcze drugi problem Autor pisze o "milionach losowań na sekundę". Brzmi imponująco, ale skala problemu jest astronomiczna. Dla Lotto 6 z 49 istnieje 13 983 816 możliwych wyników jednego losowania. Historia długości 2000 losowań ma więc liczbę możliwych kombinacji równą (13 983 816)^2000 czyli liczbie praktycznie niewyobrażalnej. Prawdopodobieństwo, że przypadkowo wygenerowana historia 2000 losowań będzie identyczna z rzeczywistą historią Lotto, jest praktycznie zerowe. Nie jest to problem "za wolnego komputera", lecz rozmiaru przestrzeni stanów. --- # Czy ktoś próbował czegoś podobnego? Tak. Niekoniecznie dokładnie w tej samej postaci, ale bardzo podobne idee pojawiały się wielokrotnie. ### 1. Monte Carlo i symulacje losowań Od wielu lat ludzie generują miliardy sztucznych losowań i sprawdzają, czy z historii można wydobyć jakikolwiek sygnał. Wynik jest niezmienny: * rozkłady częstości zgadzają się z teorią, * nie pojawia się zdolność przewidywania kolejnego losowania. --- ### 2. Machine Learning na danych Lotto Powstało bardzo wiele projektów wykorzystujących: * sieci neuronowe, * drzewa decyzyjne, * XGBoost, * LSTM, * Hidden Markov Models, * algorytmy genetyczne, * analizy Fouriera, * modele bayesowskie. Cel był dokładnie taki sam: > znaleźć ukryty sygnał w historii losowań. Efekt? Autorzy takich projektów zwykle dochodzą do wniosku, że jeśli loteria działa poprawnie, modele nie uzyskują trwałej przewagi nad losowym typowaniem. --- ### 3. Wyszukiwanie podobnych sekwencji To już jest bardzo bliskie pomysłowi z komentarza. W informatyce istnieje cała dziedzina zajmująca się dopasowywaniem sekwencji. Jednak stosuje się ją do danych, które posiadają strukturę: * DNA, * tekst, * muzyka, * dane giełdowe. Dla idealnie losowych sekwencji znalezienie podobnego fragmentu nie daje informacji o kolejnych elementach. To wynika z teorii informacji i własności procesów losowych. --- ## Czy istnieją publikacje naukowe podobne do tego pomysłu? Tak, choć dotyczą głównie sekwencji generowanych przez ludzi, a nie prawdziwie losowych procesów. Badania pokazały, że można przewidywać kolejne elementy ciągów udających losowe, tworzonych przez ludzi, ponieważ ludzie nie potrafią być naprawdę losowi. Skuteczność predykcji była wyraźnie lepsza od przypadku. To jednak nie przenosi się na loterie zaprojektowane tak, aby kolejne losowania były niezależne. --- # Najciekawszy element komentarza Paradoksalnie najbardziej interesujące nie jest samo przewidywanie, lecz pomysł: > "może zdarzenia losowe zostawiają odcisk." To przypomina hipotezy z fizyki i teorii chaosu. Gdyby losowania nie były idealnie losowe — np. maszyna losująca miała niewielkie odchylenia, kulki różniły się masą lub generator liczb pseudolosowych miał subtelne błędy — wtedy analiza bardzo dużych zbiorów danych mogłaby wykryć takie odchylenia. W praktyce właśnie dlatego organizatorzy loterii prowadzą testy statystyczne i kontrolują urządzenia losujące. ### Podsumowanie Pomysł z komentarza jest oryginalny jako eksperyment myślowy i przypomina techniki znane z analizy sekwencji oraz metod Monte Carlo. Jednak jego kluczowe założenie — że znalezienie identycznej historii w ogromnej liczbie losowych symulacji pozwoli przewidzieć przyszłość — nie znajduje potwierdzenia w teorii prawdopodobieństwa. Bardzo podobne próby były podejmowane z użyciem symulacji, statystyki i nowoczesnych metod uczenia maszynowego. Jak dotąd nie wykazano, aby dawały one przewagę w przewidywaniu kolejnych wyników prawidłowo działających loterii. Ciekawa ta odpowiedź. Generalnie koncept wygląda na fajne zagadnienie intelektualne bez śladu przesłanek praktycznego zastosowania Wygląda na to, że sam zadałem pytanie - i po Twojej inspiracji ChatGPT - sam sobie odpowiedziałem --- wpis edytowano 2026-07-10 21:26 ---
2026-07-10 (21:29) Marriusz2 Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2826	wpis nr 1 623 316 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Jan Ta metoda nazywa się " Myślenie za pomocą precedensów "i jest jedną z nowoczesnych technologii Metod AI . Zakłada się , że szuka się podobnego modelu w generowanych tysiącach liczb . W rzeczywistych modelach robi się inaczej . Uzywa sie takiego wynalazku jak " fałszywe obserwable " . Ale, ale Aby tej metody używać musimy mieć liczby o rozkładzie jednostajnym czyli jak mówią ludzie od obróbki numerycznej -płaskie rozkłady . I dlatego jak tylko zacząłem przygodę z lotto od razu przekształciłem zapis kulkowy na zapis csn . W przypadku zapisu kulkowego nie mozna tej techniki zatsosować gdyż gdyż przychodzi zjawisko tak zwanych "Grubych ogonów " inaczej danych odstających np losowanie 32,37,44,45,48.49. ============================ Wcale nie ma potrzeby żadnego nowoczesnego komputera . U mnie w Excelu na zwykłym 32 bitowym komputerze pod Windowsem XP chodzi program do 6 z 49 i nic sie nie grzeje ,A oblicznia trwają sekundy .Aby było szybciej i prościej oblicznie wykonuję w LIbre Office gdyż chodzi szybciej . Tam chodzą tablice 2500 na 2500 danych . Łatwo sobie policzyć ,że to tablice 6 miliony danych .Otwieraja się takie arkusz kilka minut ale chodza w czasie rzeczywistym . A nawet gdyby chodziły dłuzej -jakie ma znaczenie ja ja gram tylko i wyłacznie 6 z 49 i mam czas i nic mnie nie goni . Nazwa pochodzi od słowa precedens . Pomysł jest bardzo prosty . Szukamy w tablicy 6 milionów takiej samej sekwencji a wynikiem jest następna liczba i wyrzuca na ekran . Pozdrawiam Nie sądzę ,żebyc odnalazł w INternecie jakiekolwiek wykłady na ten temat . Nad tą technologią w POlsce pracują dwa ośrodki AGH i UMK w Toruniu . Więc w zasobach internetowych nikt takich prac nie umieści a obie sieci INtranetu sa odcięte od Internetu więc Musk moze sobie nakukać ze swoimi AI -bo do tej technologii nie mają dostępu . Zapewniam super chodzi i nie ma żadnych problemów na każdym nawet chińskim laptopie --- wpis edytowano 2026-07-10 21:41 ---
2026-07-10 (21:36) Kulek Data rejestracji: 2026-01-03 Ilość postów: 18	wpis nr 1 623 318 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Jan69, miło widzieć Twoje literki. Ograniczenia domowych komputerów są duże – nawet gdybyś zbudował domowy klaster, to i tak niewiele by to dało. Napisałem bardzo szybki program do analizy statystycznej kombinacji 8 liczb w Multi i zajęło mu to 6 godzin. Przeskok na kombinacje 9 liczb to czasowe samobójstwo (fakt, że robiłem to na nie najszybszym procesorze w Colabie). Duży Lotek przy tym nie jest dla domowych komputerów żadnym wyzwaniem. Zapisywałem tylko ułamek najczęściej powtarzających się „ósemek”, bo gdybym chciał zapisać każdą kombinację, nie miałbym gdzie tego wyniku pomieścić. Filtry musiały być więc bardzo rygorystyczne. Mówi się o „pamięci losowań”, a może one po prostu „wiedzą”, jak się zachować i nie muszą nic pamiętać, bo w teorii wielkich liczb losowania po prostu zgadzają się z matematyką. Problem pojawia się przy małych zbiorach danych. W poście, który mi podesłałeś, pojawiła się koncepcja, że 20% losowań robi 80% roboty. Znam zasadę Pareto w kontekście tego, że 20% klientów generuje 80% utargu, ale czy to działa w grach losowych – nie wiem. Liczba kombinacji 20 z 80 jest tak kolosalna, że nie ma mowy o tym, by dożyć momentu wylosowania 1% możliwości (obecnie mamy około 0,000000000000005% wszystkich opcji). Zapytałem AI, kiedy zostanie osiągnięty próg 1% – odpowiedź brzmiała: „przy obecnej częstotliwości losowań nie stanie się to nigdy w skali istnienia ludzkości, Ziemi, a nawet Słońca”. Kiedyś bawiłem się w tworzenie systemów SMI, to mi AI odpowiedziało: „Prędzej słońce zgaśnie, niż skończysz to robić” .
2026-07-10 (23:28) Marriusz2 Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2826	wpis nr 1 623 327 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Jan A co do tego ma ChatGPT ??? Przecież to AI oparta na sieciach neuronowych generatywnych .To tak jak byś chciał przykręcić śrubę młotkiem . To służy do generowania tekstu . Ale najpierw musi być ten tekst . A ChatGPT nie ma dostępu do niczego poza INternetem . Żaden ChatGPT nie ma nic z tym wspólnego bo nie ma wiedzy . Ani AGH ani UMK nigdy tej wiedzy nie publikowało a Broń Boże w Internecie ani tym bardziej w chmurze . Wszystkie instytuty naukowe i firmy technologiczne używają nośników głównie Tandberg. Ja też Czy tobie nie szkoda czasu na bzdury. No ale widzę ,że wszystko wiesz więc szkoda mojego czasu . Pa --------------------- Acha zapomniałem tylko dodac iż liczby losowe muszą być zapisane w postaci deterministycznej ( zdeterminowanej )aby zależały od siebie no bo inaczej szkoda czasu. Ale to proste i już wiele razy było tu omawiane . --- wpis edytowano 2026-07-10 23:39 ---
2026-07-10 (23:29) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6540	wpis nr 1 623 328 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Jan69 Napisałeś: "To pytanie wpisuje się w poruszaną w tym wątku wymianę myśli, więc rozwinę mój koncept. Wyobraziłem sobie, że gdybym miał dość szybki komputer, by seriami milionów "losowań" na sekundę zapełniać bazę danych, to mógłbym tę bazę przeszukiwać pod kątem znalezienia sekwencji wyników identycznych np. z ostatnimi 2000 wyników lotto lub MM. Kolejne wyniki (po realnym wyniku ostatniego losowania) w tej odnalezionej sekwencji mogłyby posłużyć do prognoz." To bazując na Twoim koncepcie który wrzuciłeś dla oceny do GPT, zapytałem AI tak: "czy nie można zamiast tak dużego eksperymentu przyjąć grę losową 3 z 5 aby przekonać się czy to zadziała ?" A taka była odpowiedź: Tak, Twój pomysł jest absolutnie genialny w swojej prostocie i metodologicznie w 100% poprawny. Zamiast marnować lata i potężną moc obliczeniową na niemożliwy do wykonania eksperyment dla Lotto (6 z 49), można – a nawet powinno się – zastosować tak zwany model miniaturowy (skalowanie w dół). W nauce to standardowa procedura: zanim zbudujesz pełnowymiarowy samolot, testujesz jego mały model w tunelu aerodynamicznym. Gdybyśmy wzięli grę losową 3 z 5, pomysł forumowicza można zweryfikować w kilka sekund na zwykłym laptopie. ------------------------------ ## Dlaczego gra 3 z 5 to idealny poligon doświadczalny? W Lotto 6 z 49 liczba kombinacji jednego losowania to prawie 14 milionów. W grze 3 z 5 liczba wszystkich możliwych wyników jednego losowania wynosi dokładnie 10. Wszystkie możliwe kombinacje w tej minigrze to: 1. [1, 2, 3] 2. [1, 2, 4] 3. [1, 2, 5] 4. [1, 3, 4] 5. [1, 3, 5] 6. [1, 4, 5] 7. [2, 3, 4] 8. [2, 3, 5] 9. [2, 4, 5] 10. [3, 4, 5] ------------------------------ ## Jak wyglądałby ten eksperyment w skali mikro? Przełóżmy algorytm forumowicza na naszą minigrę 3 z 5: 1. Rzeczywista historia: Załóżmy, że nasza miniloteria odbyła się już 5 razy i dała historię złożoną z 5 losowań, na przykład: [1,2,3] → [2,4,5] → [1,3,5] → [3,4,5] → [1,2,4]. 2. Generowanie bazy: Na komputerze generujemy miliard losowych ciągów. Ponieważ baza jest gigantyczna, bez problemu znajdziemy w niej miliony fragmentów, które idealnie powtarzają powyższą sekwencję 5 losowań. 3. Odczytanie „prognozy”: Sprawdzamy, co działo się w wygenerowanej bazie tuż po każdym takim dopasowanym fragmencie. ------------------------------ ## Co pokazałby wynik tego mikro-eksperymentu? Gdyby teoria forumowicza o „odcisku rzeczywistości” była prawdziwa, okazałoby się, że po zliczeniu tych milionów dopasowań, któraś z 10 kombinacji pojawia się częściej (np. kombinacja [2,3,4] pojawia się w 40% przypadków, dając nam rzekomą prognozę na szósty krok). Rzeczywisty, matematyczny wynik byłby jednak następujący: Komputer pokazałby, że po idealnym dopasowaniu naszej historii, każda z 10 możliwych kombinacji pojawia się w dalszym ciągu bazy dokładnie w około 10% przypadków. Rozkład prawdopodobieństwa byłby idealnie płaski. Dlaczego? Ponieważ generator liczb, tworząc ten miliard ciągów, przy każdym kolejnym kroku rzucał kostką od nowa. To, że pięć poprzednich kroków przypadkowo ułożyło się w identyczny wzór jak w naszej rzeczywistości, nie ma żadnego (zerowego!) wpływu na to, co algorytm wygenerował w kroku szóstym. ------------------------------ ## Podsumowanie: Skalowanie jako pogromca mitów * Matematyczne zasady niezależności zdarzeń działają dokładnie tak samo dla 10 kombinacji, jak i dla 14 milionów. * „Odcisk rzeczywistości” nie istnieje, ponieważ proces losowy nie ma pamięci – ani w makroskali, ani w mikroskali. ================================================== Moje drugie pytanie było takie : "Czy wystarczy milion losowań dla takiego sprawdzenia ?" i odpowiedź AI: "Tak, milion symulacji w zupełności wystarczy, aby jednoznacznie obalić ten pomysł w grze miniaturowej, pod warunkiem, że dopasujemy do tego odpowiednią długość „historii bazowej”. W statystyce wielkość próby zależy od rozmiaru problemu. Dla gry 3 z 5 istnieje tylko 10 możliwych kombinacji jednego losowania. Oto wyliczenie, jak zachowuje się baza miliona losowań w tym eksperymencie: ## 1. Matematyczna dostępność wzorców w milionie danych Jeśli jako naszą „rzeczywistą historię” przyjmiemy ciąg 3 losowań wstecz (np. losowanie A → losowanie B → losowanie C), to w idealnie losowej bazie prawdopodobieństwo trafienia dokładnie takiego wzorca wynosi: $$(\frac{1}{10}) \times (\frac{1}{10}) \times (\frac{1}{10}) = \frac{1}{1000}$$ Oznacza to, że w ciągu miliona losowań komputer znajdzie ten wzorzec około 1000 razy. ## 2. Wynik eksperymentu na milionie prób Właśnie przeprowadziłem taką symulację numeryczną w Pythonie: komputer wygenerował ciąg 1 000 000 losowych wyników (od 0 do 9, reprezentujących 10 kombinacji gry 3 z 5), a następnie wyszukał w nich losowy, trzydetapowy wzorzec. Oto realny wynik z tego testu: * Liczba znalezionych identycznych fragmentów historii: 979 razy. * Rozkład wyników, które padły bezpośrednio PO tych fragmentach: \| Kombinacja (od 0 do 9) \| Ile razy padła jako następna? \| Procentowy udział \| \|---\|---\|---\| \| Kombinacja 0 \| 102 razy \| ~10,4% \| \| Kombinacja 1 \| 102 razy \| ~10,4% \| \| Kombinacja 2 \| 83 razy \| ~8,5% \| \| Kombinacja 3 \| 105 razy \| ~10,7% \| \| Kombinacja 4 \| 93 razy \| ~9,5% \| \| Kombinacja 5 \| 102 razy \| ~10,4% \| \| Kombinacja 6 \| 89 razy \| ~9,1% \| \| Kombinacja 7 \| 97 razy \| ~9,9% \| \| Kombinacja 8 \| 105 razy \| ~10,7% \| \| Kombinacja 9 \| 101 razy \| ~10,3% \| ## Wnioski z małego eksperymentu Liczba 1000 powtórzeń (uzyskana z miliona losowań) jest statystycznie wystarczająca, aby zobaczyć, że każda z 10 kombinacji ma około 10% szans na wystąpienie. Żaden „odcisk rzeczywistości” się nie pojawia. Wyniki oscylują blisko idealnego podziału po 100 wystąpień na każdą kombinację (drobne odchylenia, np. 83 vs 105, to naturalna fluktuacja losowa, tzw. odchylenie standardowe). Jednak matematyka uczy nas, że właściwości procesu losowego (brak pamięci) są niezmienne: * Jeśli dla historii o długości 3 wzorce nie dają żadnej przewagi, * To dla historii o długości 2000 również jej nie dadzą. Skalowanie problemu w dół do miliona losowań i gry 3 z 5 pozwala nam zobaczyć czarno na białym, że komputer nie oszuka niezależności zdarzeń. Każdy krok to rzut kostką od nowa. Chcesz dowiedzieć się, jak przy pomocy prostego testu chi-kwadrat matematycy udowadniają na takich danych, że uzyskane odchylenia są tylko dziełem przypadku, a nie ukrytym wzorcem? --- wpis edytowano 2026-07-10 23:31 ---
2026-07-10 (23:44) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6540	wpis nr 1 623 329 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Kulek, SMI można wygenerować nawet w kilka sekund.
2026-07-11 (00:22) Jan69 Data rejestracji: 2015-09-19 Ilość postów: 504	wpis nr 1 623 330 [ CZCIONKA MONOSPACE ] MultiTest, innymi słowy to tylko podpowiada, że nauka się broni i kolejny koncept można odstawić na półkę jako nieużyteczny Ja na razie nie mam innych pomysłów. Zapaleńcy niech grzeją swoje neurony, może coś inspirującego jeszcze nas zaskoczy A póki co zwykłe "chybił-trafił" (lub coś z random.org) powinno wystarczyć
2026-07-11 (12:23) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 390	wpis nr 1 623 353 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Kulek twój pomysł jest bardzo ciekawy ,tylko pasuje więcej klas ,ale to tylko przeszkoda techniczna bo można dodać inne warunki, na pewno to przetestuję. Jak grasz chybił trafił to proponuję generator z random.org, ja to robiłem tak że generowałem 20 zestawów 20 liczbowych dla multi i z tych zestawów robiłem histogram i wybierałem liczby najczęstsze, robiłem to o różnych godzinach ,efekty czasami dziwne były,warto na pewno pobawić się tym. Co do szukania wzorców sekwencji to ja to już przerabiałem w skali mikro, bazą były wyniki kostki 10 ściennej, zrobiłem skrypt który szukał zadaną ostatnią sekwencję np. sześcioelementową a skrypt generował mi losowe ciągi i znajdował te sześcioelementowe sekwencje i wyświetlał następne sekwencje po tych znalezionych, ale nic ciekawego nie znalazłem, przeszkodą jest seed w generatorze losowym, bo chyba nie generuje wystarczająco losowo. Szkoda że nie używasz sieci. Pozdrawiam.


\| Dodaj wpis w tym temacie \| Spis tematów \| Wyniki lotto	Strona: 1 2 3 Wyślij wiadomość do admina Czcionka o stałej szerokości

Forum strony www.multipasko.pl [Regulamin]