彩票江恩螺旋怎么看？
其实，关于这个问题我在我之前的文章里写过了（传送门：买彩票真的能靠算法吗）。 在这里我再给大家详细地讲讲。 首先，我们需要明确一个事情——数学模型并不是万能的。很多数学模型在现实的应用中都是需要结合实际情况来使用的。比如之前说的泊松分布、二项分布等这些描述离散型随机变量的概率分布情况。这些都是建立在“所有事件是相互独立的”这一基础上的。然而，在现实中这样的情况其实是很少的。比如掷一次硬币出现反面的情况；或者买一次彩票中一等奖。这两个事件到底是相互独立的事件还是具有相关性呢？显然，它们是有相关的。在很多情况下我们使用泊松分布或二项分布来建模的时候，需要考虑的不仅仅是参数估计的问题还需要考虑计算的概率到底是不是真正发生该事件的概率。
举个例子说一下：有1000个人在玩抛硬币的游戏，每人都抛了10次，记录每次正面朝上的次数n。假设总共有500个正面，用泊松分布来计算P(n)=\frac{e^{\mu(n-\lambda)}}{(n-\lambda)^{\mu} \lambda^{\mu+1}\int_{0}^{1}(x+y)^{\mu-1} dxdy 这个分布的确能很好拟合数据。然而，问题是这个数学模型并没有考虑到每个人抛硬币的次数不同。由于第二次和第三次抛出来的硬币正面朝上的概率是一样的，那么对于第一个人来说，他第一次抛出来的结果肯定会影响他第二次的出牌，这样前后两次的结果就相关了。直接用上述公式计算的P(n)并不是真实存在的事件概率。这种情况是违背了我们建立概率模型的基本原则——“所有事件是相互独立的”。
那怎么解决这样的问题呢？我们可以引入一个新的变量Z来表示每一次抛出来的是正面还是反面，则有 Z=\begin{cases} 1&\text{如果第一枚硬币为正面} \\ 0&\text{如果第一枚硬币为反面} \end{cases} 这时，之前的概率就可以表示成 P(\text{第一枚硬币正面}|\text{第二枚硬币正面}) 然后利用全概率公式求解即可得到每一个n值的概率值。这种方法考虑了事件之间的相关性，更加符合实际的情形。
回到正题，前面说了那么多其实就是想说明一句话：不是所有的问题都能用某一种方法解决的。彩票的中奖号码是一个随机数，然而，它的产生过程确实有着一定的规律。很多彩票网站和APP都会给出前期的开奖结果，通过这些结果画出走势图来分析其中的规律。这就是基于事实（过去已经开出的中奖号码）来寻找可能存在的规律性的方法。虽然这些方法看起来很靠谱，然而我认为这些方法其实都是瞎猜，因为所有的规律其实都是建立在已往的数据基础上。一旦新的数据出现，之前的规律可能就失效了。就像我们在猜谜语一样，有时候你觉得这个谜语的谜底就快被你猜出来了，然而，其实你的答案可能是完全错误的。