自分は統計アプリの制作において、
複合的に出現数を見たりしていました。
しかし、
ロトのように、選び出す方法でなく、
一連の流れで矢を当てる抽せん方法に着目すると、
それは統計の出し方として、
合わないのではないかと思いました。
知りたいことは何か?
それを考えた場合、
風車の矢のよく当たる部分を見つけること
じゃないかと思いました。
そして、
グラフトップの単一の数字ばかりに注目せず、
その前後を抑えとして購入する、
前後と言っても、数字での前後ではなく、
風邪車の上での前後がわからなければならない、
だから出現数のグラフは、
風車の配列通り並べるべきではないか、
そこでjavaアプリのグラフでは、
風車の配列通りに
並び替えました。
そして、出現数の出し方も、
このところ多く出ている数字を
ただ抽出するのではなく
たとえば、
百の位で4が出たときの、
十の位と一の位では、何が多く出ているのか、
そういった、見方ができるようにするべきではないか、
以上を踏まえて、
作成し、本日ホームページに載せました。
期待たっぷりな感じですが、
あくまでも統計ということで、予測ではないので、
過剰な期待はなしで、よろしくお願いします。
参考画像を見てもらうと、過剰な期待だったと気づいちゃいますね。
いつも同じではなく、傾向が変化しています。
百の位が4だった時の、100回と、50回と、10回、ですが、
100回50回だと、十の位は0、7、4、1あたりで、一の位は5、4、3、2といったところ、
最近では、一の位がもっと前半よりにシフトしてきているかもしれません。
複合的に出現数を見たりしていました。
しかし、
ロトのように、選び出す方法でなく、
一連の流れで矢を当てる抽せん方法に着目すると、
それは統計の出し方として、
合わないのではないかと思いました。
知りたいことは何か?
それを考えた場合、
風車の矢のよく当たる部分を見つけること
じゃないかと思いました。
そして、
グラフトップの単一の数字ばかりに注目せず、
その前後を抑えとして購入する、
前後と言っても、数字での前後ではなく、
風邪車の上での前後がわからなければならない、
だから出現数のグラフは、
風車の配列通り並べるべきではないか、
そこでjavaアプリのグラフでは、
風車の配列通りに
並び替えました。
そして、出現数の出し方も、
このところ多く出ている数字を
ただ抽出するのではなく
たとえば、
百の位で4が出たときの、
十の位と一の位では、何が多く出ているのか、
そういった、見方ができるようにするべきではないか、
以上を踏まえて、
作成し、本日ホームページに載せました。
期待たっぷりな感じですが、
あくまでも統計ということで、予測ではないので、
過剰な期待はなしで、よろしくお願いします。
参考画像を見てもらうと、過剰な期待だったと気づいちゃいますね。
いつも同じではなく、傾向が変化しています。
百の位が4だった時の、100回と、50回と、10回、ですが、
100回50回だと、十の位は0、7、4、1あたりで、一の位は5、4、3、2といったところ、
最近では、一の位がもっと前半よりにシフトしてきているかもしれません。