Model bayesowski obliczający rozkłady prawdopodobieństwa
Model statystyczny wykorzystujący wnioskowanie bayesowskie do obliczania posterior probability dla każdej możliwej kombinacji liczb. Aktualizuje rozkłady prawdopodobieństwa po każdym nowym losowaniu, uwzględniając priory oparte na historycznych częstotliwościach. Wykorzystuje algorytm MCMC (Markov Chain Monte Carlo) z 10000 próbek do aproksymacji rozkładu posteriori. Szczególnie skuteczny w wykrywaniu liczb „gorących" i „zimnych". Obliczenia: ~2s na prognozę.
Porównanie prognoz modelu z rzeczywistymi wynikami losowań
| Data | Prognoza modelu | Wynik losowania | Trafienia |
|---|---|---|---|
| 2026-07-28 dziś | — | Oczekiwanie na losowanie | |
| 2026-07-25 | — |
1
9
16
24
28
34
|
— |
| 2026-07-23 | — |
5
9
18
19
22
43
|
— |
| 2026-07-21 | — |
4
16
23
27
29
33
|
— |
| 2026-07-07 | — |
5
7
25
35
38
44
|
— |
| 2026-07-04 | — |
11
13
26
30
36
49
|
— |
| 2026-07-02 | — |
8
10
11
23
30
34
|
— |
| 2026-06-30 |
6
16
24
28
37
45
|
3
13
26
36
37
49
|
1/6 |
| 2026-06-27 |
9
12
20
29
35
41
|
Brak danych | — |
| 2026-06-25 |
9
16
18
26
35
44
|
Brak danych | — |
| 2026-06-23 | — |
3
7
8
10
28
33
|
— |
| 2026-06-20 |
9
16
18
26
35
44
|
2
8
35
38
41
45
|
1/6 |
| 2026-06-18 |
9
16
18
26
35
44
|
3
14
15
22
26
40
|
1/6 |
| 2026-06-16 | — |
7
25
30
36
37
39
|
— |
| 2026-06-11 |
15
21
26
33
40
44
|
7
14
18
31
34
39
|
0/6 |
| 2026-06-09 |
9
16
18
26
35
44
|
Brak danych | — |
Szczegółowy opis działania, parametrów i zastosowań algorytmu
Wnioskowanie Bayesowskie to podejście do statystyki, w którym prawdopodobieństwo traktowane jest jako miara stopnia przekonania. Model wykorzystuje twierdzenie Bayesa: P(H
Sprawdź nasze pozostałe modele AI lub wróć do strony głównej, aby zobaczyć aktualne prognozy.