ഞങ്ങളുടെ ലോട്ടറി കണക്കുകൾ എങ്ങനെ നിർമിക്കുന്നു · അടുത്ത തവണ ഭാഗ്യം കൂടെയുണ്ടാകട്ടെ

എണ്ണുന്നതിന് മുമ്പ് സാമ്പിൾ നിർവചിക്കുക

ഇറക്കുമതി ചെയ്ത ഡ്രോകളുടെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത കൂട്ടത്തിൽ നിന്നാണ് ഓരോ വിശകലനവും തുടങ്ങുന്നത്. പദ്ധതി, തീയതി പരിധി, സമ്മാന റാങ്ക്, പൊരുത്തത്തിന്റെ തരം, വലിയ സമ്മാന ഫിൽട്ടർ എന്നിവ സാമ്പിൾ മാറ്റാം. ഒരേ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പുനഃസൃഷ്ടിക്കാൻ പേജ് കാലയളവ് കാണിക്കുന്നു.

സ്വതന്ത്രമായി നറുക്കെടുത്ത ending-കളാണ് ചോദ്യം എങ്കിൽ ആശ്വാസ സമ്മാനത്തിന്റെ പകർപ്പുകൾ ഒഴിവാക്കും. സ്ഥലമില്ലാത്ത എൻട്രികൾ അക്കവിശകലനത്തിന് സാധുവാണ്, പക്ഷേ ജില്ലാ താരതമ്യത്തിന് ഉപയോഗിക്കില്ല. ഇല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ അനുമാനിച്ച് പൂരിപ്പിക്കില്ല.

കണ്ട ആവൃത്തി ഒരു എണ്ണമാണ്, പ്രവചനമല്ല

ഓരോ അക്കവും ആകെ അല്ലെങ്കിൽ ഓരോ സ്ഥാനത്ത് എത്ര തവണ വന്നുവെന്ന് digit-frequency പട്ടിക എണ്ണുന്നു. അവസാന നാലക്കങ്ങളെ ഒരു മൂല്യമായി ending-frequency പട്ടിക എണ്ണുന്നു. ശതമാനം എന്നത് തിരഞ്ഞെടുത്ത സാമ്പിളിലെ യോഗ്യമായ എൻട്രികളുടെ എണ്ണത്തിൽ ഈ എണ്ണം ഹരിച്ചതാണ്.

ഉയർന്നതും താഴ്ന്നതും ആ സാമ്പിളിലെ വിവരണങ്ങൾ മാത്രം. സ്വതന്ത്ര ഡ്രോകൾ പട്ടിക ഓർക്കുന്നില്ല. കൂടുതൽ കണ്ട ending വീണ്ടും വരാൻ കൂടുതൽ സാധ്യതയുള്ളതല്ല; കാണാത്ത ending വരാനുള്ള സമയം എത്തിയതുമല്ല.

പ്രതീക്ഷിത എണ്ണം ഒരു താരതമ്യ മാതൃകയിൽ നിന്നാണ്

ഒറ്റ അക്കത്തിന് ഓരോ സ്ഥാനത്തും ഓരോ അക്കത്തിനും പത്തിൽ ഒരു സാധ്യതയാണെന്ന് ലളിത മാതൃക കരുതുന്നു. നാലക്ക ending-കൾക്ക് 10,000 സാധ്യതകൾക്കും തുല്യ സാധ്യത നൽകുന്നു. സാമ്പിൾ വലുപ്പത്തെ ഈ സാധ്യതകൊണ്ട് ഗുണിച്ചതാണ് പ്രതീക്ഷിത എണ്ണം.

ഈ മാതൃക ഒരു റഫറൻസ് രേഖയാണ്; നറുക്കെടുപ്പ് യന്ത്രത്തെക്കുറിച്ചുള്ള തെളിവല്ല. സമ്മാന ഘടന ഓരോ ഡ്രോയിലും വ്യത്യസ്ത എണ്ണം എൻട്രികൾ നൽകാം; പദ്ധതി മാറ്റവും ശേഖര പരിധിയും സാമ്പിൾ മാറ്റാം. ഈ പരിധികൾ താരതമ്യത്തിനൊപ്പം പറയുന്നു.

സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പരിശോധനകൾ ചോദിക്കുന്നത് എന്ത്

വിഭാഗങ്ങളുടെ എണ്ണം തുല്യ-ആവൃത്തി മാതൃകയിൽ നിന്ന് സാധാരണ സാമ്പിൾ വ്യത്യാസത്തേക്കാൾ അധികമായി മാറിയോ എന്നാണ് chi-square കണക്കാക്കുന്നത്. അടുത്തടുത്ത നിരീക്ഷണങ്ങൾ സ്ഥിരമായി ഒരുമിച്ച് മാറുന്നുണ്ടോ എന്നാണ് serial correlation, autocorrelation എന്നിവ പരിശോധിക്കുന്നത്.

സാമ്പിൾ വലുപ്പം, ക്രമം, ആവർത്തിച്ച പരിശോധന എന്നിവ ഫലത്തെ ബാധിക്കും. ഒരു ഫലവും കാരണം കണ്ടെത്തുകയോ ക്രമക്കേട് തെളിയിക്കുകയോ അടുത്ത നമ്പർ പ്രവചിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല. ചെറിയ p-value ഡാറ്റയും അനുമാനവും പരിശോധിക്കാനുള്ള കാരണമത്രേ; വിജയതന്ത്രമല്ല.

പരിമിതികളും ആവർത്തനക്ഷമതയും

ഇറക്കുമതി ചെയ്ത ശേഖരം എത്ര പൂർണ്ണമാണോ അത്രയേ ഫലവും പൂർണ്ണമാകൂ. PDF രൂപമാറ്റം, സ്കാൻ പിശക്, കാണാതായ ഉറവിടം, പിന്നീട് വന്ന ഔദ്യോഗിക തിരുത്തൽ എന്നിവ കണക്കിനെ ബാധിക്കും. ഇറക്കുമതിയോ തിരുത്തലോ കഴിഞ്ഞാൽ പഴയ snapshot അസാധുവാക്കി വീണ്ടും നിർമിക്കുന്നു.

ഫിൽട്ടറുകൾ, സാമ്പിൾ വലുപ്പം, പുതുക്കിയ സമയം, ഡാറ്റ നിലവാരം എന്നിവ വായനക്കാർക്ക് പരിശോധനയ്ക്കായി കാണിക്കുന്നു. CSV സ്വതന്ത്ര പരിശോധനയ്ക്ക് സഹായിക്കും; നിഗമനം പുനഃപ്രസിദ്ധീകരിക്കുമ്പോൾ ഫിൽട്ടറും എടുത്ത തീയതിയും സൂക്ഷിക്കണം.

എല്ലാ വഴികാട്ടികളും പ്രവർത്തനരീതി ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ