Il Plug-Stat Deluxe

SuiteBox: Le statistiche areali deformate e non

SuiteBox software contiene tra le Routine (accessibile dal menù in alto, funzione 03, numero pallina 03) una funzione dedicata "ai ritardi areali normali e deformati".

SuperVeloce, Plug-Stat Deluxe analizza in pochi secondi ogni tipo di combinazione per ogni sorte e genera, crea e realizza modelli previsionali di statistica avanzata.

Il plugin statistico di SuiteBox è una assoluta innovazione nel campo dei modelli previsionali di natura stocastica. Esso tratta del principio dei Ritardi Areali classici e deformati ed espone una serie di valori, chiamati di condensazione, che si dipanano fra lo scarto quadratico medio, alla varianza, dal coefficiente di volatilità al ritardo medio.

Alla routine si accede o dal menù in alto (sia cliccando sulla pallina contrassegnata dal numero 3, sia selezionando la funzione tra quelle presenti nella casella omonima).

Il criterio dei ritardi classici e deformati di tipo da A a D calcola i ritardi che avevano in quel concorso le combinazioni e le loro diverse configurazioni numeriche, addivenendo ad un coefficiente medio che viene sommato a quello base in modo
da ottenere una informazione puntuale dei ritardi areali e una informazione deformata che descrive, a livello funzionale, l'intorno di un dominio coi suoi vari punti. I ritardi deformati sono elementi che razionalizzano il valore classico indicando all'utente il posizionamento assunto nei diversi concorsi di analisi. Sono, i ritardi deformati, come dei codomini che fiancheggiano il dominio di appartenenza, come dei satelliti di proiezione che girano intorno al pianeta e ne rappresentano la virtuale estensione.

La routine è composta da:
Data inizio e fine ricerca
Una casella ove potremo scrivere il numero di concorsi da analizzare
Una casella numeri ove scriveremo la combinazione da esaminare
Una casella sorte ove scriveremo la sorte analizzata, dall'ambata alla cinquina
Undici checkbox, ciascuna dedicata a una ruota, selezionabili dall'utente
Una casella analisi che può essere "Selettiva", e in questo caso si esamina la combinazione da noi scritta nella casella "Numeri" e "Da file" che ci consente di scegliere uno dei tantissimi file cmb a disposizione da analizzare.
Una casella che ci permetterà la scelta della tipologia di analisi areale da eseguire:

I ritardi areali e le statistiche avanzate
Tra due o più ritardi qualsiasi, sia classici che deformati, c'e' uno spazio, v'è una distanza. In geometria, lo spazio viene definito tramite l'area: essa rappresenta la misura dimensionale di una estensione qualsiasi. In geometria cartesiana, l'area viene misurata attraverso funzioni integrali. Tralasciando le modalità di calcolo, che rimangono ancorate ad un principio matematico-logico, la routine Plug-Stat Deluxe espone diversi dati riferiti ai ritardi e, in modo particolare, i ritardi di area, o areali, sia nella loro configurazione classica, che considerando le deformazioni spazio-temporali. Accanto a valori definiti tipici, come il ritardo di presenza attuale, cioè il ritardo cronologico sostanziale di una combinazione e il ritardo massimo nonché l'eventuale scarto differenziale e la FREQUENZA, e al di là del ritardo medio di una combinazione, troviamo il ritardo d'area attuale, quello massimo, il valore coassiale, lo scarto quadratico medio, la varianza e il coefficiente di volatilità.
Il ritardo di presenza attuale misura il numero di estrazioni, o concorsi, nei quali il numero, o quella combinazione, non è sortito, non è presente. Scelto un range estrazionale, data inizio e fine ricerca, oppure indicato un numero di estrazioni a piacere nell'apposita casellina, potremo analizzare numeri di nostro gradimento, oppure combinazioni presenti nel programma che vanno dai singoli numeri a tutti gli ambi, alle terzine,quartine, cinquine, novine, ottine, decine, ...trentine e per qualunque sorte, dall'ambata alla cinquina. La elaborazione ci fornirà il dato del ritardo di presenza, così come il ritardo massimo di quel numero o combinazione in quel range concorsuale. Già tali dati assumono ampia rilevanza ove si pensi che una delle tipiche scelte del giocatore è quella di considerare, come eventualità di gioco, le combinazioni il cui ritardo di presenta disti pochi concorsi da quello massimo. Altra modalità che appassiona il cultore è lo scarto (lettera S) tra il ritardo massimo e quello attuale. E' una indicazione che immediatamente fa emergere la distanza che intercorre fra le due forme di ritardo.

Lo scarto quadratico medio dei ritardi
Lo scarto quadratico medio (sca nella tabella) di una serie di ritardi è la media quadratica degli scarti dei singoli dati rispetto al ritardo medio. Tale indice indica la deviazione e la oscillazione della distribuzione dei ritardi. Essa cambia da ruota a ruota, e tenuto conto anche del range estrazionale di analisi. Basta eseguire una analisi sul medesimo compartimento per un numero di concorsi diversi, tipicamente successivi, e rendersi conto dello "scarto di attualità" del ritardo.

Facciamo un esempio

Clicchiamo su "Ritardi areali" e...

Per calcolare lo scarto quadratico dovremo prima computare la media dei ritardi. Essa si ottiene sommando i singoli ritardi e dividendo per il numero dei ritardi osservati. Nel nostro esempio:

Quindi il ritardo medio, o media dei ritardi = 6,5. Applichiamo la formula per il calcolo dello scarto quadratico medio(colonna Sca) **radice quadrata di [(6-6,5)^2 + (18-6,5)^2 + (1-6,5)^2 + (1-6,5)^2]: 4 =6,95 (scarto quadratico medio). Nella formula:

M= ritardo medio = 6,5
x = i nostri 4 ritardi, cioè 6-18-1-1
n= numero ritardi osservati, cioè 4

Quanto più alto è il valore dello scarto quadratico medio tanto più alto è lo scostamento, la differenza fra il ritardo della combinazione alla sua sortita rispetto al ritardo medio. Nel nostro esempio il ritardo medio della combinazione è 6,5 concorsi (mediamente sortisce ogni 6,5 estrazioni). Lo scarto quadratico medio è 6,95 vicino al ritardo medio e quindi indica che le sortite, nel range estrazionale, mediamente si avvicinano al ritardo medio.
Lo Scarto Quadratico Medio indica la variabilità rispetto alla media dei ritardi. Più il suo valore è alto, rispetto al ritardo medio, più è probabile che il trend futuro manifesterà ritardi consistenti o ritardi bassi rispetto al valore medio. Ad esempio, un valore alto dello scarto quadratico medio può essere dunque usato per una previsione sortita all'ultima estrazione, che presenti un basso ritardo medio e che che negli ultimi 2 o 3 casi ha presentato ritardi sopra il valore medio.
Se il valore dello scarto si discosta dal valore del ritardo medio, è probabile che la combinazione in gioco mantenga un trend di sortite mediamente oscillanti rispetto al valore medio.

La varianza (Colonna Cvar%)

Per ottenere il valore di questo indice di dispersione basta moltiplicare per se stesso il valore dello scarto quadratico medio. Nel nostro esempio, lo scarto quadratico medio è pari a 6,95. Allora, 6,95 x 6,95 = 48 circa.

In teoria della probabilità e in statistica la varianza è un numero che fornisce una misura di quanto siano vari i valori assunti dalla variabile, ovvero di quanto si discostino dalla media dei ritardi. La varianza ci fornisce una misura di come le sortite di una combinazione si posizionano attorno alla media. Questo dato è particolarmente interessante quando è necessario confrontare due combinazioni che hanno più o meno la stessa frequenza effettiva. In tal caso infatti andrà scelta la combinazione che ha varianza minore in quanto possiede una maggiore "regolarità", cioè quel numero che sortisce sempre con un livello di ritardo intorno alla media.

L'indice di volatilità (Colonna CVar%)

Se dobbiamo confrontare la variabilità dei ritardi in % si ricorre al coefficiente di variazione o volatilità o dispersione (CVar%).
Esso si ottiene nel modo seguente: (100 x Scarto quadratico medio):ritardo medio, Solitamente, quanto più basso è tale valore, tanto più alta è la probabilità di sortita di quella combinazione per la sorte analizzata. L'indice palesa se quella combinazione disperde le sue sortite distanziandosi poco, abbastanza o molto rispetto al ritardo medio.

L'indice DArP

Esso rappresenta la distanza fra il ritardo areale massimo previsto per una combinazione, colonna MaxP, rispetto al ritardo di presenza attuale, colonna RP. Il ritardo areale massimo è ben differente dal ritardo massimo di una combinazione. Quest'ultimo è un dato conosciuto, mentre il ritardo max areale è un dato previsionato, valutato, predetto tenuto conto dei diversi valori areali di ritardo. Tale valore è un indicatore oltre al quale un ritardo areale non dovrebbe andare.

La colonna SP e il doppio click sul numero in previsione.

La colonna Sp è l'ultima visualizzata nella griglia dei ritardi areali. Essa significa "Spoglio combinazione". Quando è valorizzata ci indica il colpo di esito della combinazione che troviamo nella prima colonna della griglia dei ritardi areali. Se facciamo doppio click sulla combinazione verifichiamo gli esiti da essa prodotti.

Le colonne ArUlt, ArMax, ArMed

La colonna AeUlt indica il ritardo areale ultimo, la colonna ArMax indica il ritardo areale Massimo e la colonna ArMed indica il ritardo areale medio. Trattasi di ritardi assolutamente diversi da quelli finora conosciuti e che pure vengono rappresentati nel PlugStat, come il ritardo attuale di presenza, il ritardo massimo.
I ritardi areali sono ulteriori misure di valutazione della maturazione per la sortita di una combinazione. Attraverso questi 3 indici sarà possibile inquadrare un modello previsionale verificando soprattutto quei valori il cui ritardo areale attuale sia adiacente al ritardo areale medio. Quando ci troviamo di fronte ad una combinazione che presenti un ritardo attuale areale vicino a quello medio, potrebbe essere opportuno porla in gioco.

Considerazione qualitative

Sebbene il lotto rimanga un gioco aleatorio, l'utilizzo di statistiche profonde permette al cultore di ridurre la distanza esistente fra la probabilità e la certezza. Qualora giocassimo a casaccio per un tempo consistente, e nel tempo successivo puntassimo in base ad un modello previsionale matematico statistico, nel secondo caso otterremmo maggiori successi rispetto al primo. Ciò significa che lo studio delle oscillazioni alle quali i numeri sono soggetti porta a risultati di prestigio e, nella peggiore delle ipotesi, a ridurre al minimo le perdite.
I modelli previsionali possibili utilizzando il PlugStat di SuiteBox sono straordinariamente numerosi, così come alcuni strepitosamente vincenti. Ma come si crea il modello previsionale? Esso dovrà basarsi sulla osservazione del comportamento dei numeri in cicli estrazionali omogenei per numero di concorsi. Ad esempio, possiamo valutare l'impatto degli indici statistici in 3 cicli di 180 estrazioni e verificare il range entro i quali gli stessi sono contenuti. Intercettare un andamento, nel breve periodo, rispettoso degli indici statistici, ci permetterà agevolmente d'incappare in vittorie "nutrientissime".

UTILIZZO DELL'INDICE C/VAR% COME MODELLO PREVISIONALE
Poniamoci 9/10 estrazioni addietro rispetto alla data di fine ricerca ed eseguiamo una analisi per 180 concorsi utilizzando il file contenente i 90 numeri singoli, per la sorte di ambata su ruote diametrali (Bari-Napoli).

Notiamo come dopo aver ordinato in modo crescente la colonna CVar%, coefficiente di volatilità, i valori più bassi abbiano fornito l'esito fausto in pochi colpi di gioco. Siffatta analisi è possibile ripeterla anche per altri periodi estrazionali, onde verificare la bontà del modello previsionale visuale definito or ora.

Spostiamoci come data di fine ricerca ad inizio anno 2011 e verifichiamo nel range di 180 estrazioni a ritroso se il cvar% più basso abbia fornito esiti in breve tempo.

Avete visto come sia eccellente questo modello previsionale? Altri se ne possono creare tutti di ottima fattura, essendo necessario osservare i valori assunti da quell'indice in base al quale vogliamo creare il modello previsionale: ArUlt, Armax, ArMed, Darp, Coass, Sca etc. Possiamo anche valutare coppie o triple di questi indici per definire un modello previsionale di tutto rispetto, e ciò varrà per qualunque sorte d'analisi.

Spostiamoci come data di fine ricerca a fine gennaio 2011 e verifichiamo il modello, utilizzando gli stessi parametri della analisi di cui sopra. RICORDIAMO COME SIA IMPORTANTE LA OMOGENEITA' DELLE VARIABILI ONDE POTER ESEGUIRE COMPARAZIONI OGGETTIVE.

Capirete che in base a queste esemplificazioni come sia possibile creare processi previsionali della natura più diversa, dipendendo gli stessi da tante variabili, come i concorsi di analisi, il tipo di indice che viene posto come centro dell'analisi, la tipologia della combinazione, la sorte esaminata, la ruota. Sono praticamente illimitate le possibilità, e parimenti aggettivabili i modelli.

Il valore Coassiale

Andiamo sul più difficile e dimostriamo come il valore coassiale (Colonna Coass) possa fornirci spunti per il gioco di un singolo numero su ruota unica.
Il valore coassiale esprime il legame fra grandezze accomunate ad altre per via della condivisione di un medesimo asse. Tale valore palesa la comunanza fra valori di ritardo diversi , distinti da spazi e intercapedini diverse, una specie di isolante, ma viaggianti sul medesimo asse. La sintesi è un indice apparentemente semplice, ma che compendia in se stesso una serie di calcoli estremamente complessi.
Vediamo un modello previsionale basato sul valore coassiale e che prende in analisi i 90 numeri su ruota singola.

Come avrete modo di constatare, in entrambi i casi l'ambata secca su ruota singola, avente il valore coassiale più basso abbia prodotto l'esito in tempi velocissimi. Immaginatevi come sia possibile, utilizzando questo criterio, addivenire al computo di abbinamenti per ottenere l'ambo secco: basterà rimirare i diversi indici e, dopo averne preso uno come base, intercettare quello che in più riprese si sia abbinato al capogioco. L'ambo secco non rimarrà solo un miraggio, ma un probabile accadimento.

Le classi di raggruppamento e le correlazioni statistiche

Nella parte bassa della sezione PlugStat troviamo una casellina a discesa dalla quale possiamo scegliere la forma di raggruppamento dei ritardi: da 1 a 1, da 2 a 2, da 3 a 3, da 4 a 4,....al numero da noi desiderato. In sostanza, avendo una serie di ritardi di una combinazione, poniamo 20, possiamo calcolare le statistiche avanzate considerando i 20 ritardi suddividendoli in gruppi da 2 a 2 , da 3 a 3 fino in gruppi da 20 a 20. La modifica di questo parametro restituisce risultati diversi degli indici aprendoci la strada a nuovi ed entusiasmanti modelli previsionali. Infatti, per talune combinazioni, come le ottine, potrebbero andar bene raggruppamenti bassi, a 2 a 2 oppure a 3 a 3: basta provare e ricercare, come abbiamo ampiamente discusso negli esempi precedenti, il più adeguato modello previsionale. Se ciò non bastasse potremo far uso delle correlazioni statistiche. Tale funzione si attiva cliccando sul pulsante omonimo, dopo aver proceduto alla elaborazione. QUINDI, PRIMA SI ELABORA, POI SI PIGIA SU RITARDI AREALI E, INFINE, SUL TASTO CORRELAZIONE.

Clicchiamo sulla icona "Correlazioni"e ...

Teniamo presente che le caselle che racchiudono i raggruppamenti in classi possono assumere valori diversi,non necessariamente eguali. Qualora si setti a 1 il valore delle classi, significherà che l'indice indicato nella prima casella verrà preso nella sua interezza. In sostanza rappresenterà un valore globale fisso, mentre gli altri due potranno assumere livelli diversi.

Vi chiederete: come si potrà sfruttare questa routine?

Dobbiamo, in primis, tenere a mente che la correlazione è un concetto statistico che applichiamo al lotto in quanto le variabili legate ai vari tipi di ritardo sono di natura casuale. Una serie di dati, (i vari tipi di ritardo) vengono messi in relazioni tra di loro al fine di scoprire un legame, un nesso tale che possa determinare un modello previsionale valido. Posso, ad esempio, riscontrare una correlazione tra un valore coassiale alto, e comunque entro un certo range, rispetto ad un valore DArP basso e pur esso entro un certo range. La correlazione, ovviamente, andrà valutata applicando un modello a diversi blocchi estrazionali. Nell'esempio proposto, dopo aver individuato il range per ciascun valore, DArP, Coass e CVar, che poi abbia portato ad un esito fausto, posso scrivermi i valori dei range stessi utilizzando la meravigliosa utility degli "Appunti". Essa è un block note avanzato che ci permette di scrivere dati work in progress (Nel mentre stiamo lavorando). I dati trascritti nel block note andremo ad applicarli a analisi basate su diversi blocchi estrazionali, in modo da verificare se ci sia corrispondenza. Riscontrare un legame significherà che abbiamo intercettato un modello previsionale valido ed applicabile anche alle previsioni future.

N.B. Vi ricordo come all'interno della SuiteBox è possibile dotarsi anche solo dei moduli cui si è interessati.

Esempio di utilizzo... sul campo

Stat Plus Deluxe... oltre ogni frontiera

1° Video esplorativo (Attendi caricamento) 2° Video esplorativo (Attendi caricamento)

La funzione è accessibile facilmente dal menù in alto , sottovoce: Plug-Stat Deluxe Plus, funzione 5 .

Poter contare sull'analisi condotte dal Plug-Stat permette di ottenere modelli previsionali di eccezionale qualità e non replicabili in modo alcuno, attesa la grande quantità di algoritmi inclusi non equiparabili, poiché affrontano aspetti di matematica ipercomplessa e traducono in formule analisi particellari, analisi integrali, analisi di derivata di livello 1, livello 2... livello n-esimo. Vengono esposti i risultati in maniera comprensibile, anche se uno studio sarà necessario onde poter comprendere le tante sfumature che potrebbero confondere, se non affrontate con calma e pazienza.

Iniziamo da un esempio semplice, spiegando coevemente le funzioni sottostanti.

I ritardi areali e le statistiche avanzate
Tra due o più ritardi qualsiasi c'e' uno spazio, v'è una distanza. In geometria, lo spazio viene definito tramite l'area: essa rappresenta la misura dimensionale di una estensione qualsiasi. In geometria cartesiana, l'area viene misurata attraverso funzioni integrali. Tralasciando le modalità di calcolo, che rimangono ancorate ad un principio matematico-logico, la routine Stat DeLuxe Plus espone diversi dati riferiti ai ritardi e, in modo particolare, i ritardi di area, o areali. Accanto a valori definiti tipici, come il ritardo di presenza attuale, cioè il ritardo cronologico sostanziale di una combinazione e il ritardo massimo nonché l'eventuale scarto differenziale e la FREQUENZA, e al di là del ritardo medio di una combinazione, troviamo il ritardo d'area attuale, quello massimo, il valore coassiale, lo scarto quadratico medio, la varianza e il coefficiente di volatilità.
Il ritardo di presenza attuale misura il numero di estrazioni, o concorsi, nei quali il numero, o quella combinazione, non è sortito, non è presente. Scelto un range estrazionale, data inizio e fine ricerca, oppure indicato un numero di estrazioni a piacere nell'apposita casellina, potremo analizzare numeri di nostro gradimento, oppure combinazioni presenti nel programma che vanno dai singoli numeri a tutti gli ambi, alle terzine,quartine, cinquine, novine, ottine, decine, ...trentine e per qualunque sorte, dall'ambata alla cinquina. La elaborazione ci fornirà il dato del ritardo di presenza, così come il ritardo massimo di quel numero o combinazione in quel range concorsuale. Già tali dati assumono ampia rilevanza ove si pensi che una delle tipiche scelte del giocatore è quella di considerare, come eventualità di gioco, le combinazioni il cui ritardo di presenta disti pochi concorsi da quello massimo. Altra modalità che appassiona il cultore è lo scarto (lettera S) tra il ritardo massimo e quello attuale. E' una indicazione che immediatamente fa emergere la distanza che intercorre fra le due forme di ritardo.

Lo Scarto Quadratico Medio indica la variabilità rispetto alla media dei ritardi. Più il suo valore è alto, rispetto al ritardo medio, più è probabile che il trend futuro manifesterà ritardi consistenti o ritardi bassi rispetto al valore medio. Ad esempio, un valore alto dello scarto quadratico medio può essere dunque usato per una previsione sortita all'ultima estrazione, che presenti un basso ritardo medio e che che negli ultimi 2 o 3 casi ha presentato ritardi sopra il valore medio.
Se il valore dello scarto si discosta dal valore del ritardo medio, è probabile che la combinazione in gioco mantenga un trend di sortite mediamente oscillanti rispetto al valore medio.

La varianza (Colonna Var%)

Per ottenere il valore di questo indice di dispersione basta moltiplicare per se stesso il valore dello scarto quadratico medio. Nel nostro esempio, lo scarto quadratico medio è pari a 15,66.

In teoria della probabilità e in statistica la varianza è un numero che fornisce una misura di quanto siano vari i valori assunti dalla variabile, ovvero di quanto si discostino dalla media dei ritardi. La varianza ci fornisce una misura di come le sortite di una combinazione si posizionano attorno alla media. Questo dato è particolarmente interessante quando è necessario confrontare due combinazioni che hanno più o meno la stessa frequenza effettiva. In tal caso infatti andrà scelta la combinazione che ha varianza minore in quanto possiede una maggiore "regolarità", cioè quel numero che sortisce sempre con un livello di ritardo intorno alla media.

L'indice di volatilità (Colonna CVar%)

Solitamente, quanto più basso è tale valore, tanto più alta è la probabilità di sortita di quella combinazione per la sorte analizzata. L'indice palesa se quella combinazione disperda le sue sortite distanziandosi poco, abbastanza o molto rispetto al ritardo medio.

L'indice DArP

Esso rappresenta la distanza fra il ritardo areale massimo previsto per una combinazione, colonna MaxP, rispetto al ritardo di presenza attuale, colonna RP. Il ritardo areale massimo è ben differente dal ritardo massimo di una combinazione. Quest'ultimo è un dato conosciuto, mentre il ritardo max areale è un dato previsionato, valutato, predetto tenuto conto dei diversi valori areali di ritardo. Il DARP è un indicatore oltre al quale un ritardo areale non dovrebbe andare.

La colonna SP e il doppio click sul numero in previsione.

La colonna Sp è l'ultima visualizzata nella griglia dei ritardi areali. Essa significa "Spoglio combinazione". Quando è valorizzata ci indica il colpo di esito della combinazione che troviamo nella prima colonna della griglia dei ritardi areali. Se facciamo doppio click sulla combinazione verifichiamo gli esiti da essa prodotti.

Le colonne ArUlt, ArMax, ArMed

Considerazione qualitative

Sebbene il lotto rimanga un gioco aleatorio, l'utilizzo di statistiche profonde permette al cultore di ridurre la distanza esistente fra la probabilità e la certezza. Qualora giocassimo a casaccio per un tempo consistente, e nel tempo successivo puntassimo in base ad un modello previsionale matematico statistico, nel secondo caso otterremmo maggiori successi rispetto al primo. Ciò significa che lo studio delle oscillazioni alle quali i numeri sono soggetti porta a risultati di prestigio e, nella peggiore delle ipotesi, a ridurre al minimo le perdite.
I modelli previsionali possibili utilizzando il PlugStat di SuiteBox
Premium Special sono straordinariamente numerosi, così come alcuni strepitosamente vincenti. Ma come si crea il modello previsionale? Esso dovrà basarsi sulla osservazione del comportamento dei numeri in cicli estrazionali omogenei per numero di concorsi. Ad esempio, possiamo valutare l'impatto degli indici statistici in 3 cicli di 180 estrazioni e verificare il range entro i quali gli stessi sono contenuti. Intercettare un andamento, nel breve periodo, rispettoso degli indici statistici, ci permetterà agevolmente d'incappare in vittorie "nutrientissime".

Dall'analisi selettiva... a quella " Da file - 90 NUM"

Abbiamo esposto sopra un esempio di analisi selettiva. Ora ne proponiamo uno che fa uso del richiamo di un file combinatorio, nella fattispecie quello dei 90 numeri ed utilizzeremo, come metodo di indagine, "i ritardi areali deformati A".

Nella schermata delle statistiche di base apparirà quanto segue:

Dall'analisi selettiva... a quella " Da file - un file cmb qualunque fra quelli presenti di default"

Abbiamo esposto sopra un esempio di analisi da file, utilizzando la icona dei 90NUM. Ora ne proponiamo una ulteriore indagine che fa uso del richiamo di un file combinatorio, nella fattispecie quello delle decine ed utilizzeremo, come metodo di indagine, "i ritardi areali deformati A" e come sorte l'ambo.

Le classi di raggruppamento e le correlazioni statistiche

Tra le ruotine del PlugStat troviamo una casellina a discesa, denominata "raggruppamenti areali da" dalla quale possiamo scegliere la forma di raggruppamento dei ritardi: da 1 a 1, da 2 a 2, da 3 a 3, da 4 a 4,....al numero da noi desiderato. In sostanza, avendo una serie di ritardi di una combinazione, poniamo 20, possiamo calcolare le statistiche avanzate considerando i 20 ritardi CONSECUTIVI suddividendoli in gruppi da 2 a 2 , da 3 a 3 , da 4 a 4 etc. La modifica di questo parametro restituisce risultati diversi degli indici aprendoci la strada a nuovi ed entusiasmanti modelli previsionali. Infatti, per talune combinazioni, come le ottine, potrebbero andar bene raggruppamenti bassi, a 2 a 2 oppure a 3 a 3: basta provare e ricercare, come abbiamo ampiamente discusso negli esempi precedenti, il più adeguato modello previsionale. Se ciò non bastasse potremo far uso dellecorrelazioni statistiche. Tale funzione si attiva recandosi nella TAB che presenta lo stesso nome, dopo aver proceduto alla elaborazione. QUINDI, PRIMA SI ELABORA, POI SI PIGIA SU RITARDI AREALI E, INFINE, SI VA NELLA SEZIONE RIGUARDANTE LA CORRELAZIONE. Ovviamente, onde rinvenire una correlazione è necessario porsi un numero di estrazioni indietro tale che l'analisi restituisca sortite numeriche, tale, cioè, che la colonna SP, cioè dello spoglio, sia valorizzata e consenta di intercettare range di variabili tra di loro correlati.

Esempio applicativo della routine "Correlazione"

2° Video esplorativo sulla correlazione (Attendi caricamento)

Stat Plus Deluxe... track model, cross model e Hdist/Hsum

Siamo nella zona hot del plug stat, l'area deluxiana, la piattaforma plus la quale automatizza, attraverso processi sia selettivi che iterativi, la ricerca di modelli previsionali di incomputabile difficoltà e, diciamocelo chiaro e tondo, d'impossibile replicazione. E' appena il caso di dire che la sezione di modellizzazione poggia la sua essenza sul richiamo di un file .cmb, cioè di un file contenente combinazioni. Inoltre, è possibile agire sulle 5 forme di ritardo: i ritardi areali classici e quelli deformati di tipo A, B, C e D. Le ruote di gioco potranno essere quelle selezionate dall'utente, oppure di tipo ricorsivo. La ricorsività potrà abbracciare da 1 a 4 ruote, così come il parametro areale di ordinamento potrà riguardare il Darp, Coass e Cvar, discendente o ascendente oppure essere di tipo ricorsivo. Infine, potremo attribuire criteri di ordinamento dei valori presenti sotto le colonne Cvar, Coass e Darp basati sulla posizione occupata in lista. Potrà sembrare difficile... e lo è, ma con una certa pratica riusciremo a essere padroni dello strumento e di quanto da esso fatto emergere.

Il Generatore di file pos./cmb

Generatore di file pos/cmb(Attendi caricamento)

Un primo esempio utilizzando le 90 ambate

Trackmodel : video dell'esempio sopra esposto (Attendi caricamento)

Eseguiremo una analisi per ambo, richiamando il file delle decine. Come ruota di gioco abbiamo scelto Napoli, mentre i colpi di gioco li abbiamo settati a 9 considerando 8 casi (l'ultimo è in corso), imponendo che i modelli intercettati fornissero come minimo 6 coperture per ambo. Con uno step di analisi pari a 54, abbiamo considerato le prime 30 posizioni, dopo aver ordinato per Cvar ascendente i ritardi areali. Come metodo di cattura abbiamo preferito i ritardi deformati di tipo A e di tipo B. Ecco cosa è accaduto dopo aver cliccato sulla icona di elaborazione.

Ritorniamo alla tab del track Model

Video dell'esempio sopra esposto (Attendi caricamento)

..Scomponiamo il modello con scomp Hdis e Hsom

La scomposizione della lunghetta ci permetterà di intuire quale "sottocombinazione" (Ambo, terzina, quartina... novina) sia maggiormente adiacente al modello previsionale. Scomponendo la lunghetta, ad esempio, in cinquine ciascuna di esse sarà composta da 10 ambi e per ogni ambo avremo il valore distanza e il valore somma. Quando il valore somma o il valore distanza è presente nella stringa Distanze Hpos e Somme Hpos esso sarà conteggiato da SuiteBox
e la somma delle occorrenze, cioè il numero totale delle volte in cui tale valore è presente, sarà scritto sotto la colonna HDist e HSom. Il valore di sintesi è rappresentato dalla somma delle occorrenze posizionali di distanza e somma ( la colonna H-Tot che è la somma delle colonne HDist e HSom) . Solitamente è vincente, più che quello con indice maggiore, il valore medio-alto che detiene un maggior valore probabilistico. Quindi, da una lunghetta previsionata da SuiteBox
potremo individuare la cinquina, quartina, terzina maggiormente rappresentativa in virtù del medio valore della colonna H-Tot e anziché porre in gioco la decina integrale, potremo scegliere quella quartina, cinquina, terzina etc. ottenuta dalla scomposizione della lunghetta (Sviluppo in quartine, cinquine, terzine etc della decina). Nulla esclude che anziché utilizzare tale valore di sintesi, ben si potrebbe scegliere una sottocombinazione con maggior valore H-Dist, o H-Som, indipendentemente dal valore dell' H-Tot. La scelta è variegata, ma altri meccanismi ci porteranno a individuare quella ottimale e... vincente.

Proponiamo un esempio che considera gli ultimi 90 concorsi, ma ponendoci al 21 maggio 2013, come data di fine archivio, ben sapendo che ci sono estrazioni oltre essa. Questo esempio, serve a verificare la bontà di un modello previsionale e a verificare se modus agendi produca risultati lusinghieri. Analizzeremo 7 casi richiedendo che i modelli catturati forniscano coperture di almeno 6 eventi. Il tempo di gioco è fissato sui 9 colpi, il passo di analisi in 54, la ruota di gioco scelta sarà quella di Napoli, mentre i metodi di analisi consisteranno nei ritardi deformati di tipo B e D basati sul parametro DArp ascendente, cioè dal valore più piccolo al più grande. Infine, caricheremo le prime 9 posizioni. Il numero delle posizioni caricate è strettamente legato alle combinazioni (File cmb) richiamato. E' palese che se selezioniamo un file contenente 9 combinazioni, le possibili posizioni saranno al max 9.

Video dell'esempio sopra esposto (Attendi caricamento)

Eseguiremo una analisi iterativa su 1 ruota per la sorte di ambata, in base ai criteri illustrati dalla immagine che segue. Tale tipo di disamina, in modalità automatica, scandaglia tutti i compartimenti singolarmente e restituisce i modelli con le migliori coperture.

Dirigiamoci nella sezione del track model

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