Lotto 통계 방법론

분석 정체성

KBO 분석 방법론을 로또 패턴 검증에 응용. MoneyBall Score 본체는 세이버메트릭스 10팩터 모델 + AI 에이전트 토론 + 적중률 검증으로 야구 경기 결과를 통계적으로 분석합니다. 본 페이지는 같은 사고 방식 — 누적 데이터 + 검증 가능한 규칙 + 사이클 단위 진화 — 을 6/45 추첨 데이터에 적용한 결과를 정리한 자료입니다.

본 자료는 통계적 사고 훈련 + 패턴 검증의 한계를 직접 측정한 기록입니다. 미래 추첨 결과 예측 또는 베팅 조언을 제공하지 않습니다.

방법론 개요

1. 규칙 누적 검증 — 6/45 조합 공간 (총 8,145,060 가지) 에 256+ rules 를 누적 적용. 각 규칙은 과거 회차 검증 결과 PASS 시 보존, FAIL 시 수정 또는 제거.
2. OOS (Out-of-Sample) 측정 — 규칙 정의 시점 이후 새 회차 데이터로 검증. 본인 사용 N=1 anecdote 한계 명시 (sample floor preliminary N=5 / actionable N=10).
3. 사이클 단위 진화 — 매 추첨 직후 신규 규칙 후보 검증 + 기존 256 rule validation + countValid delta 측정.

규칙 누적 진화

누적 256 규칙 / 유효 조합 7,705,415 (94.60%). rules history (사이클별 누적 수):

• cycle 823 — 누적 256 (delta +0)
• cycle 858 — 누적 256 (delta +0)

OOS 검증

규칙 정의 시점 이후 새 회차 검증 결과. 14 건 누적.

최근 회차 (1237 / 2026-08-15) PASS 256 / FAIL 0. N=14 actionable (N≥10) — 표본 임계 도달, 지속 monitoring 필요.

score 분포 backtest

N=1,224 회차 1등 조합 unpopularityScore 분포. 1000세트 추천 모델 cutoff (valid pool 안 top 0.01%) 와 비교 시 historical 1등 조합 평균이 어느 percentile band 에 분포하는지 확인.

N=1000+ 1등 조합 unpopularityScore 분포. 실제 1000세트 추천 cutoff 와 비교 시 top 0.01% 가정 (1000/7.7M valid pool). 1등 조합 평균 score 가 cutoff 보다 낮으면 추천 모델 약점 evidence.

• unpopularityScore 가 valid pool 전체 (7.7M) 분포 아님 — 1등 조합 만의 분포
• 실제 1000세트 cutoff 는 valid pool 안 추정 top 0.01% — 본 통계와 직접 비교 X
• N=2 prod OOS (1224 + 1225) evidence 와 분리 — backtest 는 historical 1등 조합 분포만

사이클 진행 history

develop-cycle skill 안 lotto chain fire 누적. 본 사이트 운영 시스템이 매 사이클 본 규칙 검증을 실행한 운영 기록입니다.

본인 사용 기록

본인이 직접 사용한 1000조합 기록 archive 는 별도 페이지에 비공개로 보관됩니다. 통계 분석 자료 정체성 보존 + 검색 색인 차단 (noindex).

최근 archive 보기 (2026-08-22) →

본 자료는 통계/분석 학습 자료이며, 실제 행동/베팅/구매 권유를 포함하지 않습니다.