쉬운 해설과 핵심 결과부터 보여드려요.
공식 데이터 확인모든 페이지에 적용돼요.
관측한 차이가 우연으로도 생길 수 있는지 비교해 봐요.공정한 비복원 추첨을 재현한 몬테카를로 검정과 정확 분포로 관측 결과를 비교합니다.
실제 기록과 무작위 추첨 실험을 비교해 차이의 크기를 살펴봐요.
정확 분포와 비복원 몬테카를로 귀무분포를 사용합니다. p값·반복수·다중검정 보정을 함께 해석하세요.
점선 용어를 누르면 뜻과 예시가 보여요.
공정한 비복원 추첨을 재현한 몬테카를로 검정과 정확 분포로 관측 결과를 비교합니다.
분석 기간과 반복 횟수를 정해 무작위 비교를 실행해 보세요. 결과에서 관측값·실험 기준·p값을 함께 보고, 수학적 홀짝 분포와도 비교해 보세요.
아니에요. 가정한 무작위 추첨 실험에서 관측한 차이 이상이 얼마나 자주 나오는지 비교한 값이에요.
공식 데이터 원천: 동행복권 로또 6/45. χ² 근사 p값을 사용하지 않습니다. 번호 간 의존성을 반영한 귀무분포를 시뮬레이션하고 Holm 보정을 제공합니다.
공정한 비복원 추첨을 재현한 몬테카를로 검정과 정확 분포로 관측 결과를 비교합니다.
χ² 통계량 = Σ(O−E)²/E; MC p = (귀무 통계량≥관측 횟수 + 1)/(반복수 + 1)
분석 기간과 반복 횟수를 정해 무작위 비교를 실행해 보세요. 결과에서 관측값·실험 기준·p값을 함께 보고, 수학적 홀짝 분포와도 비교해 보세요. 기간 변경은 동일한 검증 원본에 다시 적용됩니다.
χ² 근사 p값을 사용하지 않습니다. 번호 간 의존성을 반영한 귀무분포를 시뮬레이션하고 Holm 보정을 제공합니다. 표본이 적으면 수치가 크게 흔들릴 수 있으며, 관측 빈도는 미래 확률과 다릅니다.
동행복권 공식 로또 6/45 결과 · 2026-10-18T00:56:47.001Z
아니에요. 가정한 무작위 추첨 실험에서 관측한 차이 이상이 얼마나 자주 나오는지 비교한 값이에요.
정확 분포와 비복원 몬테카를로 귀무분포를 사용합니다. p값·반복수·다중검정 보정을 함께 해석하세요.
선택 기간과 관측 표본 수를 함께 표시합니다. 검증 데이터가 없으면 결과를 만들지 않으며, 수집되지 않은 당첨금은 알 수 없음으로 표시합니다.
