私に共感してくれる方はクリックして
ロトは絶対に各列間が互いに影響し合ってると記事
にしてましたが証明できたので報告します。
攻略法はまず何がどう関連してるかを知る事から!
(病気の原因がわからないのに薬は作れません)
ロト6の874回から過去30回分の出目
分析用のdataを別表に作成しました。
偏差は第1列の出目と前の出目との差、1-2差とは
第1列と第2列の差で以下同様の見方で今回はすべて
の列において関連性を調査してみました。
調査方法はエクセルによる重回帰分析
もう手計算や人が頭で考えても検証できない世界です。
エクセルで重回帰分析をされる場合はY列は左右
どちらでも端に配置するのがコツです。
X列の範囲指定時にこうした複数dataだと指定が
できなくなる事があるので注意してくださいね。
分析結果
まず偏差のみの入力要素では相関値は0.69
次に偏差と第1列と2列の差で検証...入力要素
を追加していきました。
最終的には入力を偏差と各全列の差で検証する
とほぼ0.8まできました。
0.8とは私がナンバーズミニでプチ勝ちしてる
値とほぼ同じなんです。
ただ数値で見るとだんだんとUPしてるからいいけど
相関値をグラフにするとY=kXのグラフの様な直線ではない
正しい結果ほど美しいとは昔から数学者の格言。
なんだか私にはこれが引っかかる!
尚、統計専門書での相関値の判断基準です。
私がナンバーズの列間は関連性はないと言うのは
これが0.17だからです。
やはりロトは数を予想するにはすべての影響度
を考慮しないと求める事はできないんです。
つまり第1列のたった1個の値をピンポイントで
予想するにもすべての列が関係するという事
になりますよね?
確かにこれでは普通に見ていてはわかるわけない
たぶん誰もその事には気がついていないと思う。
さあこれからどうするのか?
この相関が0.85~0.9にいく関連性がないかもう少し
調べてみます。
最終的には長い公式になるかもしれませんが
何かを入力する事で究極の1~2個の予想ができる
予想公式みたいな物ができたらいいですね。
その式の型はおそらく基本形がこんなだと思う。
Y=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX5+gX6+定数
そして上の式中の係数aを第2列の偏差にすると
第2列の予想ができる...たぶんbX2~gx6は一度
値を計算すればすべて同じではないでしょうか?
偏差と各全列の差で重回帰分析をした結果では
各係数(a~g)も一応はエクセルが自動で求めて
くれてはいるけどさっき書いた内容も含めて
まだ未知ですね。
仮に各列2個の候補でできる組合せはロト6でなら
64通り(12800円)この投資で大金が狙えるならば
全然たいした金額ではないですよね???
やはり可能性のあるすべての候補をすべて買う
は今だ私の中では絶対ですね。
究極の1点予想に必要な相関値1のdataはないでしょう
それともう1回結果data集を見てみて
項目に標準偏差というのがあるよね。
これはばらつきどの度合いを意味しているの
一見すべての列dataを入力要素にする事で値が
はじけてしまいそうだけど逆に値が小さくなっている
これは予想結果と実際との誤差が減少している事。
真実に近づいてると信じたいですね。
病気の原因がわからないのに薬は作れません!
これが私の研究ポリシーのたとえです。
重回帰分析とは複数の入力要素を分析するための
数学的手法で、相関値や標準偏差の値に反論
するのは無知な人に他なりません。
ロトは絶対に各列間が互いに影響し合ってると記事
にしてましたが証明できたので報告します。
攻略法はまず何がどう関連してるかを知る事から!
(病気の原因がわからないのに薬は作れません)
ロト6の874回から過去30回分の出目
分析用のdataを別表に作成しました。
偏差は第1列の出目と前の出目との差、1-2差とは
第1列と第2列の差で以下同様の見方で今回はすべて
の列において関連性を調査してみました。
調査方法はエクセルによる重回帰分析
もう手計算や人が頭で考えても検証できない世界です。
エクセルで重回帰分析をされる場合はY列は左右
どちらでも端に配置するのがコツです。
X列の範囲指定時にこうした複数dataだと指定が
できなくなる事があるので注意してくださいね。
分析結果
まず偏差のみの入力要素では相関値は0.69
次に偏差と第1列と2列の差で検証...入力要素
を追加していきました。
最終的には入力を偏差と各全列の差で検証する
とほぼ0.8まできました。
0.8とは私がナンバーズミニでプチ勝ちしてる
値とほぼ同じなんです。
ただ数値で見るとだんだんとUPしてるからいいけど
相関値をグラフにするとY=kXのグラフの様な直線ではない
正しい結果ほど美しいとは昔から数学者の格言。
なんだか私にはこれが引っかかる!
尚、統計専門書での相関値の判断基準です。
私がナンバーズの列間は関連性はないと言うのは
これが0.17だからです。
やはりロトは数を予想するにはすべての影響度
を考慮しないと求める事はできないんです。
つまり第1列のたった1個の値をピンポイントで
予想するにもすべての列が関係するという事
になりますよね?
確かにこれでは普通に見ていてはわかるわけない
たぶん誰もその事には気がついていないと思う。
さあこれからどうするのか?
この相関が0.85~0.9にいく関連性がないかもう少し
調べてみます。
最終的には長い公式になるかもしれませんが
何かを入力する事で究極の1~2個の予想ができる
予想公式みたいな物ができたらいいですね。
その式の型はおそらく基本形がこんなだと思う。
Y=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX5+gX6+定数
そして上の式中の係数aを第2列の偏差にすると
第2列の予想ができる...たぶんbX2~gx6は一度
値を計算すればすべて同じではないでしょうか?
偏差と各全列の差で重回帰分析をした結果では
各係数(a~g)も一応はエクセルが自動で求めて
くれてはいるけどさっき書いた内容も含めて
まだ未知ですね。
仮に各列2個の候補でできる組合せはロト6でなら
64通り(12800円)この投資で大金が狙えるならば
全然たいした金額ではないですよね???
やはり可能性のあるすべての候補をすべて買う
は今だ私の中では絶対ですね。
究極の1点予想に必要な相関値1のdataはないでしょう
それともう1回結果data集を見てみて
項目に標準偏差というのがあるよね。
これはばらつきどの度合いを意味しているの
一見すべての列dataを入力要素にする事で値が
はじけてしまいそうだけど逆に値が小さくなっている
これは予想結果と実際との誤差が減少している事。
真実に近づいてると信じたいですね。
病気の原因がわからないのに薬は作れません!
これが私の研究ポリシーのたとえです。
重回帰分析とは複数の入力要素を分析するための
数学的手法で、相関値や標準偏差の値に反論
するのは無知な人に他なりません。