威力彩:質數 5 個之後的下一期

第 100001 期(2011-01-03)至 第 115085 期(2026-10-22),共 1,650 期。 報告產生時間 2026-10-23 23:53。

前提:這一期開出 5 個質數

威力彩的 1–38 之間有 12 個質數:23571113171923293137

10 期歷史上質數恰好 5 個
0.606%佔全部期數
0.746%理論值(超幾何分布 H(38, 12, 6))
10 次後面還有下一期,可以觀察

樣本比左邊的期數少的那幾次,是因為最新一期後面還沒有「下一期」可以看。

下一期開出幾個質數

條件比例(這 10 次的下一期)、無條件比例(同一份資料裡所有的下一期)、 理論比例,三個放在一起看。

0 個 0.00%理論 8.34%
1 個 40.00%理論 28.59%
2 個 40.00%理論 35.74%
3 個 20.00%理論 20.72%
4 個 0.00%理論 5.83%
5 個 0.00%理論 0.75%
6 個 0.00%理論 0.03%

直條標記是理論值。實際長條的頭貼著標記,就是「下一期不記得上一期」的樣子。

下一期質數個數 次數 條件比例 95% 信賴區間 無條件比例 理論比例 差距
0 個 0理論 0.8 0.00% 0.00% – 27.75% 8.43% 8.34% −8.34%
1 個 4理論 2.9 40.00% 16.82% – 68.73% 29.11% 28.59% +11.41%
2 個 4理論 3.6 40.00% 16.82% – 68.73% 33.41% 35.74% +4.26%
3 個 2理論 2.1 20.00% 5.67% – 50.98% 22.26% 20.72% −0.72%
4 個 0理論 0.6 0.00% 0.00% – 27.75% 6.12% 5.83% −5.83%
5 個 0理論 0.1 0.00% 0.00% – 27.75% 0.61% 0.75% −0.75%
6 個 0理論 0.0 0.00% 0.00% – 27.75% 0.06% 0.03% −0.03%
合計 10 100.00% — 100.00% 100.00% —

每一格的信賴區間是 Wilson 區間,寬度反映的是「這一格只有這麼多次」。 整體檢定過關、卻剛好有某一格的區間不含理論值,在六格一起看的時候是很常見的事—— 那是多重比較,不是發現。要看的是下面那個整體檢定。

這個分布符合理論嗎

如果開獎是獨立的,「5 個質數之後」的下一期就該跟任何一期一樣, 服從同一個超幾何分布 H(38, 12, 6)。卡方適合度檢定就是在問這件事。

樣本數10 次
卡方統計量1.304
自由度2
p 值0.5210
最小期望次數0.83
結論 ✓ 與理論一致

在 5% 顯著水準下,看不出下一期的質數個數偏離理論分布——資料與「每期獨立、每顆球機率相等」一致。(注意:合併後仍有類別的期望次數只有 0.83 次,不到卡方近似要求的 5 次,這個 p 值只能當參考。樣本太少了。)

卡方近似要求每一格的期望次數夠大(慣例 ≥ 5)。期望次數不足的尾端已經合併成 「2 個以上」一格,自由度因此是 2。 這件事寫在這裡而不是藏起來——偷偷合併等於偷偷換掉檢定的對象。

1.800 個這 10 次的下一期平均
1.895 個理論平均
−0.095 個實際與理論的差
這份報告不能拿來預測下一期。 上面每一個數字都在說同一件事:下一期不知道上一期開了幾個質數。 就算某一格的實際比例比理論高幾個百分點,那也是 10 次樣本的隨機波動—— 再等幾百期,它會自己回到理論值附近,而不是「該輪到它了」。

下一期的和值

「質數開得少的那一期之後,下一期和值會偏高/偏低」是另一種常見的說法。 這裡用同一批 10 次樣本回答它。

111.60這 10 次的平均和值
117.00理論平均
100.44 – 122.76平均的 95% 信賴區間
93 / 109 / 147最小 / 中位數 / 最大

理論平均 117.00 落在信賴區間內。

形狀(每 10 為一組)

20–290.00%理論 0.00%
30–390.00%理論 0.03%
40–490.00%理論 0.19%
50–590.00%理論 0.69%
60–690.00%理論 1.87%
70–790.00%理論 4.02%
80–890.00%理論 7.14%
90–9930.00%理論 10.73%
100–10930.00%理論 13.82%
110–11910.00%理論 15.39%
120–12910.00%理論 14.85%
130–13910.00%理論 12.41%
140–14910.00%理論 8.93%
150–1590.00%理論 5.47%
160–1690.00%理論 2.81%
170–1790.00%理論 1.17%
180–1890.00%理論 0.38%
190–1990.00%理論 0.09%
200–2090.00%理論 0.01%
210–2190.00%理論 0.00%

檢定(等機率分組)

和值的頭尾兩端機率極低(威力彩和值 20–29 那一組的理論機率只有 0.0023%), 每 10 一組拿去做卡方,期望次數不到 5 的空格會把檢定量灌爆。 所以檢定改用「每組理論機率都接近 1/6」的分組,呈現與檢定各用各的分組。

和值區間次數實際理論理論次數
21–92 0 0.00% 16.78% 1.7
93–106 5 50.00% 17.31% 1.7
107–117 2 20.00% 16.69% 1.7
118–129 1 10.00% 17.96% 1.8
130–144 1 10.00% 17.33% 1.7
145–213 1 10.00% 13.94% 1.4
樣本數10 次
卡方統計量8.236
自由度2
p 值0.0163
最小期望次數1.7
結論⚠ 偵測到偏差

在 5% 顯著水準下偏離理論分布。樣本本身的隨機波動也可能造成,換一份更長的資料再看一次比較保險。(注意:合併後仍有類別的期望次數只有 1.68 次,不到卡方近似要求的 5 次,這個 p 值只能當參考。樣本太少了。)

下一期的單雙

威力彩的 1–38 之間有 19 個奇數,所以奇數個數的理論分布跟質數個數是同一個算法, 只是把「12 個質數」換成「19 個奇數」——這正是「球不知道自己屬於哪一類」的意思。

0奇6偶0.00%理論 0.98%
1奇5偶10.00%理論 8.00%
2奇4偶50.00%理論 24.01%
3奇3偶30.00%理論 34.01%
4奇2偶10.00%理論 24.01%
5奇1偶0.00%理論 8.00%
6奇0偶0.00%理論 0.98%
單雙次數條件比例95% 信賴區間無條件比例理論比例差距
0奇6偶 0理論 0.1 0.00% 0.00% – 27.75% 1.09% 0.98% −0.98%
1奇5偶 1理論 0.8 10.00% 1.79% – 40.42% 7.88% 8.00% +2.00%
2奇4偶 5理論 2.4 50.00% 23.66% – 76.34% 22.62% 24.01% +25.99%
3奇3偶 3理論 3.4 30.00% 10.78% – 60.32% 34.93% 34.01% −4.01%
4奇2偶 1理論 2.4 10.00% 1.79% – 40.42% 24.32% 24.01% −14.01%
5奇1偶 0理論 0.8 0.00% 0.00% – 27.75% 8.19% 8.00% −8.00%
6奇0偶 0理論 0.1 0.00% 0.00% – 27.75% 0.97% 0.98% −0.98%
平均奇數個數 2.400 個 理論 3.000 個 −0.600 個
樣本數10 次
卡方統計量4.050
自由度3
p 值0.2561
最小期望次數0.1
結論✓ 與理論一致

在 5% 顯著水準下,看不出下一期的奇數個數偏離理論分布——資料與「每期獨立、每顆球機率相等」一致。(注意:合併後仍有類別的期望次數只有 0.1 次,不到卡方近似要求的 5 次,這個 p 值只能當參考。樣本太少了。)

星期幾

星期幾是這份報告裡唯一不屬於球的性質——它是「這一期在哪天開」。 所以這一區問的不是「下一期會怎樣」,而是質數個數跟星期幾有沒有關聯, 用的是全部 1,650 期,不是上面那批條件樣本。

星期 總期數 質數 5 個 佔該星期 全站平均 下一期落在這天
週一 824 4 0.49% 0.61% 6
週二* 1 0 0.00% 0.61% 0
週四 824 6 0.73% 0.61% 4
週五* 1 0 0.00% 0.61% 0
合計 1,650 10 0.61% — 10

* 週二(1 期)、週五(1 期) 是補開或改期,期數太少:留在表上,但不納入下面的卡方—— 一兩期的列會讓某一格的期望次數掉到 0.x,把檢定量灌爆,算出來的 p 值不是保守,是錯的。

星期幾 × 質數個數:獨立性檢定

欄位併成三組(質數 0 個、質數 1–2 個、質數 3 個以上)。 六個星期幾 × 六種個數會讓「5 個質數」那一欄每格不到 1,卡方近似就不成立了。

觀察數1,648 期
卡方統計量0.689
自由度2
p 值0.7085
最小期望次數69.5
結論 ✓ 看不出關聯

在 5% 顯著水準下,看不出星期幾與質數個數有關聯——兩者互相獨立這個假設站得住腳。

「下一期落在這天」那一欄幾乎只是把左邊的欄位往後挪一天——每週一、四開獎, 下一期在哪天開是排程決定的,不是開獎結果決定的。列出來是為了說清楚這件事, 不是因為它有資訊。

實例:最近 10 次

左邊是質數 5 個的那一期,右邊是它的下一期。7 淺綠底的是質數。

這一期 開出號碼 質數 下一期 開出號碼 質數
1120052023-01-16 31113172338 5 個 1120062023-01-19 31014152533 1 個
1110392022-05-16 3515172931 5 個 1110402022-05-19 171920262738 2 個
1080652019-08-15 3517232731 5 個 1080662019-08-19 61018192931 3 個
1080512019-06-27 2511172934 5 個 1080522019-07-01 21416172728 2 個
1080032019-01-10 235173637 5 個 1080042019-01-14 21112192628 3 個
1070572018-07-16 5711192933 5 個 1070582018-07-19 1824263037 1 個
1050542016-07-07 2511172327 5 個 1050552016-07-11 51014313438 2 個
1040532015-07-02 72329313637 5 個 1040542015-07-06 71112142227 2 個
1020832013-10-17 237172631 5 個 1020842013-10-21 61016232430 1 個
1010412012-05-21 111319233138 5 個 1010422012-05-24 1610122936 1 個

標底色的那幾列是「下一期也是 5 個」。 連續出現看起來像一種節奏,但在 10 次樣本裡, 它出現的次數(0 次,0.00%) 跟理論值 0.75% 差不多——那就是隨機該有的樣子。 完整清單共 10 次,這裡只列最近 10 次。