for n in range(1,43+1):

5等は金額固定なので見ない。, 前述(当選口数の外れ値について)の極端な外れ値はデータへの影響が大きいので以降の解析では除去する。, 当選金額は、当選なしの場合はデータ上0となっているので、それによって平均値が乱される恐れがある。 # 新しい方が前になってるデータなので移動平均は逆順 日常的に買い続けた場合には非常に長い期間買い続けないと払い戻し額の平均値が安定しない気もする。, ロト7の方が、当選等数が多いので、当選金額が良い感じに均されて日常的には安定しそうな気もしている。, ただ、少額当選狙いはたとえ安定しても、 df_filt = df[df[rank_label] != 0] for rank in range(1,4+1): ミニロトの攻略コラムです。ミニロトの2019年12月17日(火)の第1056回で1等の的中数が通常の約5倍の大量的中という珍事がありました。下記が今回の結果になります。1等がなんと78口で2等より多いですね。それで当選金額はたったの200万 | (df_filt['本数字5'] == n) \

と考えた。, 当選番号は球を使った物理式の機械で弾き出している(脚注2リンク先の画像参照) ようなので、当選確率はこちらから介入できない。, 人間はランダムに数を選ぼうと思った時に、 for rank in range(1,5+1):

if 1 == rank: plt.subplot(5,1,rank)

ミニロトの確率を上げる方法と抽選で多い数字・出やすい数字 ミニロト 2018.1.25 ミニロトの確率数字と計算方法について! ミニロト 2018.2.27 速報 ミニロト第963回当選番号一覧 最新結果(2月27日) ミニロト 2018.1.21 当選結果のデータからデータ内の最新100回も一応見てみる。 rank_label = '{}等当選口数'.format(rank) # ============================================================================= # for rank in range(1,4+1): plt.plot( df['開催'], df[rank_label] ) # 当選口数時系列 plt.show(), コード(クリックで展開) ランダムな数の組ではなくランダムそうな数の組を選ぶ癖があるはず。, 選べる数の範囲が1~43と広いため。(ミニロトは1~31 ロト7は1~37)

| (df_filt['本数字4'] == n) \ 買うごとにむしり取られる三重苦

plt.title(rank_label) plt.show(), コード(クリックで展開) # 新しい方が前になってるデータなので移動平均は逆順 そういう思い込みがデータ上の傾向から見つかるか分析してみるのも面白そうではある。, コード(クリックで展開)

# rank_label = '{}等当選口数'.format(rank) | (df_filt['本数字6'] == n) plt.ylim([ (average.min() + average.max() / 2) / 2, None ]) average = np.zeros(43) plt.tight_layout() そのパターンの他にも9種類の様々にばらついた頻度分布ができるので、 plt.subplot(4,1,rank)

# ============================================================================= plt.show(), 極端な外れ値を除去したことで時間的傾向は見えてきたが、 | (df_filt['本数字3'] == n) \ plt.show(), 調べると、第230回に167口の当選を出し、当選金額のワーストを記録したようだ。 for rank in range(1,4+1):

Why not register and get more from Qiita? plt.plot( df[idx_ignore]['開催'], df[idx_ignore][rank_label] ) # 当選なしの時のヒストグラムを求めた場合でも意味的に同じグラフが描ける

選び方の偏りが実に人間らしい。, コード(クリックで展開) average = np.zeros(43)

for n in range(1,43+1): num_idx |= (df_filt['ボーナス数字'] == n) plt.show(), コード(クリックで展開) for n in range(1,43+1): plt.title(rank_label) 法律で払い戻し率50%以下と決まっている1ので、マクロにみると元を取るのは無理。, さらに言うと まだまだ1,2等両方で当選口数がぶっ飛んだ回がたびたび発生していることがわかる。, 個別の外れ値ケースを分析していると手間が多すぎるので、外れ値の分析は一旦ここまで。, まだ見ていない外れ値の方が人間の傾向を表した本質が詰まっているかもしれないので、 Help us understand the problem. | (df_filt['本数字5'] == n) \ | (df_filt['本数字5'] == n) \

(そういうことを言っている怪しいサイトもあった), あるばらついたパターンがあったとして、

df_filt = df[df[rank_label] != 0] df_filt = df_filt[(df_filt['開催']!=691) & (df_filt['開催']!=518)] data = df_filt[num_idx][rank_label] num_idx = (df_filt['本数字1'] == n) \ plt.tight_layout() 時間があれば記事を書くかもしれない。, その数が当選番号に含まれている、1等から4等までの当選金額・当選口数の平均を求める。 | (df_filt['本数字3'] == n) \ 数の範囲が広いということは人間の癖が出やすいのでは?と予想, ただ、ロト6の方が当選等数が少なく、 rank_label = '1等当選口数'.format(rank)

# plt.hist(nums_all[df[rank_label] == 0].values.flatten(), bins=43, align="left")

| (df_filt['本数字6'] == n) )データが公開されていたので、使わせていただいた。 人間の数選びの癖を使うと、当選金額を大きくできないか。 fig = plt.figure(figsize=(8.0, 16.0)) By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. plt.plot( df[idx_ignore]['開催'], (df[idx_ignore][rank_label][::-1].rolling(20).mean())[::-1] ) idx_ignore = (df['開催']!=691) & (df['開催']!=518) if 2 == rank: ミニロト 各ページへのリンク.

data = df_filt[num_idx][rank_label] | (df_filt['本数字4'] == n) \ | (df_filt['本数字4'] == n) \ | (df_filt['本数字2'] == n) \ rank_label = '{}等当選金額'.format(rank) # 新しい方が前になってるデータなので移動平均は逆順 ただ、ロト6の方が当選等数が少なく、 日常的に買い続けた場合には非常に長い期間買い続けないと払い戻し額の平均値が安定しない気もする。 足し合わせれば均されて平らに近づくというだけの話だと思う。, とはいえ、 | (df_filt['本数字2'] == n) \

plt.tight_layout() plt.plot( df[idx_ignore]['開催'], df[idx_ignore][rank_label] ) df_filt = df[df[rank_label] == 0] # =============================================================================, Python 3.7.1 (Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64), +matplotlibの文字化け対処のためIPAexゴシックにフォント設定をしている, テレビドラマ「LOST」に出てくる数「4 8 15 16 23 42」による大量当選事件(第691回)の影響, you can read useful information later efficiently. average[n-1] = data.sum() / data.size plt.title("当選なしの時にその数を含んでいたか("+rank_label+")") そのため、データに混入しないようにしている。, コード(クリックで展開) num_idx |= (df_filt['ボーナス数字'] == n)

| (df_filt['本数字3'] == n) \ fig = plt.figure(figsize=(8.0, 20.0))

rank_label = '2等当選口数'.format(rank) fig = plt.figure(figsize=(8.0, 20.0)) hist[n-1] += df_filt[num_idx][rank_label].size

plt.bar(range(1,43+1), hist, align="center") # plt.hist(nums_all[df[rank_label] == 0].values.flatten(), bins=43, align="left") rank_label = '{}等当選口数'.format(rank) # plt.show() シード変えて何回かやってみても同様だった。, 機械の摩耗で数の出現確率が…と言っている怪しいサイトもあるようだが、特に関係ないと思う。, 数の生成を8000個もやるとだいぶ均されていたが、700個にすると結構ばらつく。

rank_label = '{}等当選口数'.format(rank) idx_ignore = (df['開催']!=230)

plt.bar(range(1,43+1), average, align="center") for rank in range(1,5+1): elif 2 == rank:



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