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
24,303,728 combos · 35.8% of 16,754
Sistem: 1/1 2/2 3/3 4/4 5/5 ⓘ Mod auto-selectat: 📍 Recent
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 recent

Min hits filter: 5 · afișate: 30
# Combinație Hits Mean±std CV P95 Gap Overdue σ chi² p BT acc Conf Type Pred
1 {73, 78} 1056 15.9±15.4 0.97 47.6 0 -1 0.246 26%
42 		random [16755..16785]
2 {70, 78} 1002 16.7±16.4 0.98 48 0 -1 0.134 34%
45 		random [16755..16787]
3 {68, 78} 1086 15.4±15.1 0.98 46 0 -1 0.029 26%
47 		random [16755..16784]
4 {67, 78} 1054 15.9±15.7 0.99 46.4 0 -1 0.375 30%
42 		random [16755..16786]
5 {56, 78} 998 16.8±16.2 0.97 50.2 0 -1 0.345 36%
44 		random [16755..16787]
6 {54, 78} 965 17.4±16.6 0.96 51.9 0 -1 0.24 31%
44 		random [16755..16788]
7 {52, 78} 1022 16.4±16.3 1 49 0 -1 0.146 31%
44 		random [16755..16787]
8 {50, 78} 1017 16.4±16.2 0.99 46.3 0 -1 0.095 35%
46 		random [16755..16787]
9 {49, 78} 1017 16.5±15.4 0.93 48 0 -1.1 0.27 37%
45 		random [16755..16786]
10 {48, 78} 994 16.8±16.4 0.97 52 0 -1 0.091 30%
45 		random [16755..16787]
11 {46, 78} 1019 16.4±16 0.97 49 0 -1 0.827 32%
40 		random [16755..16786]
12 {43, 78} 1082 15.5±15.1 0.98 46 0 -1 0.007 31%
51 		random [16755..16785]
13 {38, 78} 1041 16±14.7 0.91 46 0 -1.1 0.602 38%
43 		random [16755..16785]
14 {37, 78} 1002 16.7±17.5 1.05 52 0 -1 0.248 24%
41 		random [16755..16788]
15 {32, 78} 969 17.3±17.8 1.03 53 0 -1 0.077 28%
45 		random [16755..16789]
16 {25, 78} 1025 16.3±15.8 0.97 46 0 -1 0.553 31%
41 		random [16755..16786]
17 {23, 78} 992 16.9±16.3 0.96 49 0 -1 0.413 30%
42 		random [16755..16787]
18 {17, 78} 1001 16.7±16.8 1.01 49.1 0 -1 0.049 27%
46 		random [16755..16788]
19 {6, 78} 1000 16.8±16.4 0.98 46 0 -1 0.099 30%
45 		random [16755..16787]
20 {70, 73} 1063 15.7±15.1 0.96 45 0 -1 0.017 29%
49 		random [16755..16785]
21 {68, 73} 1039 16.1±15.4 0.95 48 0 -1 0.722 29%
40 		random [16755..16785]
22 {67, 73} 1042 16.1±14.3 0.89 46 0 -1.1 0.372 27%
43 		random [16756..16784]
23 {56, 73} 957 17.5±17.9 1.02 52 0 -1 0.644 34%
41 		random [16755..16789]
24 {54, 73} 1005 16.7±16.5 0.99 52 0 -1 0.84 28%
39 		random [16755..16787]
25 {52, 73} 985 17±16.1 0.94 49 0 -1.1 0.054 30%
47 		random [16755..16787]
26 {50, 73} 1013 16.5±16.1 0.98 48 0 -1 0.35 25%
41 		random [16755..16787]
27 {49, 73} 1021 16.4±16.8 1.02 48 0 -1 0.402 32%
42 		random [16755..16787]
28 {48, 73} 1046 16±15.5 0.97 49.2 0 -1 0.667 21%
39 		random [16755..16786]
29 {46, 73} 1006 16.6±15.6 0.94 50 0 -1.1 0.497 29%
42 		random [16755..16786]
30 {43, 73} 1044 16±15.6 0.97 46.9 0 -1 0.277 26%
42 		random [16755..16786]
Click pe combinație pentru detalii complete: percentile, streaks, chi², backtest, predicție și timeline grafic.
Reference draw_id pentru calculul current_gap: 16754.