LotoPolo Stats — Pattern Analysis

Source: datasn · 16,751 draws (max inner_id=16754) · Last: 2026-04-30 23:00:00 · Reference: 16754 (procesate) · 🎯 Live Prospective Validation →
⚠️ Niciun model nu bate statistic random pe acest dataset
Walk-forward validation pe 1000 extrageri + paired bootstrap (n=2000) confirmă că nicio strategie (HOT, DOW Aware, Anti-Corr, Smart, Mean Rev) NU are advantaj robust peste hazard — toate p-values > 0.14, CI 95% conține zero. Diferențele observate (+0.1 — +0.3 pp) sunt în limita de fluctuație random.

Ce înseamnă pentru tine: Folosește acest sistem ca instrument descriptiv (vezi cele mai frecvente, overdue, bursty, pattern-uri DOW), NU ca instrument de predicție garantată. Loto polonez Multi este matematic indistingabil de un proces aleator când evaluăm capacitatea de a prezice top-30 combinații.

Ce e adevărat: Anti-corelațiile la nivel de pereche (ex: {1,9} cu chi²=30) există ca fenomen statistic, dar nu se traduc în advantaj predictiv exploatabil la nivel de selecție top-N.
🧪 Detalii rezultate riguros statistice (walk-forward + paired bootstrap) (click pentru tabel complet)
Test SYSTEM 2 (perechi) — walk-forward pe 1000 extrageri, baseline random=5.92%:
Strategie Δ vs rand CI 95% (pp) p-boot Robust?
dow_aware+0.31 pp[-0.12, +0.72]0.144✗ nu robust
hot+0.25 pp[-0.13, +0.62]0.239✗ nu robust
smart+0.16 pp[-0.19, +0.53]0.376✗ nu robust
anti_corr+0.11 pp[-0.31, +0.55]0.581✗ nu robust
Interpretare statistică: Pentru ✓ ROBUST trebuie: CI 95% inferior > 0 ȘI p_bootstrap < 0.05. Niciun rezultat nu trece.

De ce a părut anterior că HOT bate random cu +0.95 pp? Multiple testing bias (am testat 8+ strategii — era inevitabil ca una să "câștige" prin hazard) + single split bias (un seed nefavorabil pentru random) + selection bias (am ales strategiile post-hoc). Walk-forward + paired bootstrap eliminat aceste bias-uri.
📊 Backtest inițial (cu bias-uri) — pentru transparență (click)
⚠️ Aceste rezultate au fost contaminat de bias-uri statistice — paired walk-forward de mai sus arată că nu se reproduc. Păstrate pentru transparență istorică.

Strategie Sys 1 Sys 2 Sys 3 Câștigător la
🏆 HOT +0.21 pp +0.95 pp -0.15 pp Sys 2
🧠 Smart (pure confidence) +0.57 pp +0.76 pp -0.01 pp Sys 1
⚖️ Mean Reversion -0.07 pp +0.72 pp +0.11 pp Sys 3
📍 Recent Active +0.56 pp +0.31 pp -0.17 pp top 2 Sys 1
⭐ FEATURES NOI (doar sys 1):
🔗 Anti-Corr (corelații chi²) +0.47 pp +0.76 pp N/A sys 1+2 (nou)
🗓️ DOW Aware (zi × ora) +0.41 pp +0.83 pp N/A sys 1+2 (nou)
Random baseline 24.73% 5.45% 1.45%
🚫 Predict (vechi) +0.01 pp +0.23 pp -0.13 pp — nu folosi
Anti-predict +0.07 pp -0.07 pp -0.49 pp — sub random
📌 Recomandare per sistem: Sys 1 → 🧠 Smart | Sys 2 → 🏆 HOT | Sys 3 → ⚖️ Mean Rev (modurile se selectează automat când schimbi sistemul)

⚠️ Disclaimer onest: Improvement-urile sunt mici în absolut (sub 1 pp). Nu garantează câștig — ridică doar probabilitatea cu ~17% relativ peste hazard pe sys 2. Loto rămâne fundamental aleator. Sistemul ajută la informare, nu la siguranță.
SYS 1/1
16,754
80 combos · 100% of 16,754
SYS 2/2
16,754
3,160 combos · 100% of 16,754
SYS 3/3
16,754
82,173 combos · 100% of 16,754
SYS 4/4
16,754
1,470,317 combos · 100% of 16,754
SYS 5/5
5,990
24,303,864 combos · 35.8% of 16,754
Sistem: 1/1 2/2 3/3 4/4 5/5 ⓘ Mod auto-selectat: bursty
Mod: 🚀 Imediat: 🚀 Iminent ⚠️ Sortări (experimentale, nu robust): 🏆 HOT 🧠 Smart ⚖️ Mean Rev 📍 Recent Doar sys 2: 🗓️ DOW 🔗 Anti-Corr
📊 Descriptive (informativ): ⏰ Overdue ❄️ Cold 💥 Bursty 📈 Drifting 📐 Periodic 🔄 Ciclic 🧪 Non-random
⚠️ Vechi (sub random): 🚫 Predict (vechi)

Top combinații — sistem 2/2 · mod bursty

Min hits filter: 5 · afișate: 30
💡 Sortate după CV descrescător — combinațiile cu gap-uri foarte variabile (rafale + pauze lungi).
# Combinație Hits Mean±std CV P95 Gap Overdue σ chi² p BT acc Conf Type Pred
1 {13, 40} 1075 15.6±17 1.09 46 18 0.1 0.045 21%
44 		random [16755..16769]
2 {8, 53} 1002 16.7±18.1 1.08 48 5 -0.6 0.655 25%
38 		random [16755..16784]
3 {3, 17} 978 17.1±18.4 1.08 55 10 -0.4 0.007 27%
49 		random [16755..16780]
4 {44, 63} 994 16.9±18.1 1.07 52.4 13 -0.2 0.65 33%
40 		random [16755..16776]
5 {63, 78} 1043 16.1±17.2 1.07 48 2 -0.8 0.228 34%
43 		random [16755..16785]
6 {25, 66} 958 17.5±18.7 1.07 55 9 -0.5 0.086 27%
44 		random [16755..16781]
7 {37, 55} 1002 16.7±17.9 1.07 49 65 2.7 0.008 30%
50 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
8 {14, 45} 987 17±18.2 1.07 52 4 -0.7 0.006 27%
49 		random [16755..16785]
9 {54, 57} 964 17.4±18.5 1.07 51 15 -0.1 0.439 33%
41 		random [16755..16775]
10 {20, 49} 1009 16.5±17.6 1.06 49 52 2 0.623 30%
40 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
11 {10, 46} 1003 16.7±17.7 1.06 49 36 1.1 0.03 28%
46 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
12 {12, 58} 984 17±18.1 1.06 51 11 -0.3 0.358 25%
40 		random [16755..16778]
13 {50, 63} 975 16.9±18 1.06 50.4 2 -0.8 0.372 32%
41 		random [16755..16787]
14 {25, 29} 1028 16.3±17.2 1.06 50.7 21 0.3 0.068 23%
44 		random [16755..16767]
15 {16, 27} 1012 16.5±17.5 1.06 51.5 22 0.3 0.315 31%
42 		random [16755..16766]
16 {18, 32} 957 17.5±18.5 1.06 50.3 38 1.1 0.315 28%
41 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
17 {19, 40} 1013 16.5±17.5 1.06 50.5 4 -0.7 0.456 12%
37 		random [16755..16784]
18 {4, 14} 973 17.2±18.2 1.06 51 15 -0.1 0.17 22%
41 		random [16755..16774]
19 {6, 73} 944 17.8±18.8 1.06 54 0 -0.9 0.198 24%
41 		random [16755..16791]
20 {42, 58} 996 16.8±17.7 1.06 51 30 0.7 0.462 17%
38 		random [16755..16759]
21 {56, 64} 929 18±19 1.06 54 32 0.7 0.973 26%
37 		random [16755..16759]
22 {13, 28} 1007 16.6±17.5 1.06 48 21 0.3 0.479 28%
40 		random [16755..16767]
23 {27, 51} 991 16.8±17.7 1.05 51 22 0.3 0.849 24%
38 		random [16755..16767]
24 {41, 43} 1009 16.6±17.5 1.05 52.7 12 -0.3 0.531 19%
38 		random [16755..16776]
25 {57, 71} 992 16.9±17.7 1.05 48 17 0 0.488 20%
38 		random [16755..16772]
26 {39, 62} 1006 16.7±17.5 1.05 52 2 -0.8 0.666 27%
39 		random [16755..16786]
27 {27, 36} 1003 16.7±17.5 1.05 50 2 -0.8 0.074 32%
45 		random [16755..16786]
28 {46, 74} 1051 15.9±16.7 1.05 46 56 2.4 0.737 14%
36 		random ⚠️ OVERDUE → next: 16755
29 {19, 50} 981 17.1±17.9 1.05 50.1 6 -0.6 0.39 32%
41 		random [16755..16783]
30 {5, 67} 1037 16.2±17 1.05 50.5 3 -0.8 0.087 29%
44 		random [16755..16784]
Click pe combinație pentru detalii complete: percentile, streaks, chi², backtest, predicție și timeline grafic.
Reference draw_id pentru calculul current_gap: 16754.