统计模块目录
以下统计围绕历史开奖数据构建，便于搜索与快速定位关键信息。为提升可读性，我们以说明型结构呈现指标定义与应用场景。
1. 开奖频率与分布
统计号码在选定时间窗内的出现次数、占比与分布格局；可用于宏观趋势观察与周期性筛查。
- 期数范围选择（近100、近500、近1000）
- 号码出现次数与占比（%）
- 分布偏好与集中度（Gini/简单集中指标）
2. 冷热号码
根据最近期数窗口，识别高频与低频号码，强调短中期差异，不构成任何预测或建议。
- 窗口可配置（如近200期）
- 热码阈值与冷码阈值
- 动态变化速率（频率增减趋势）
3. 遗漏统计
记录号码未出现的连续期数，支持最大遗漏、平均遗漏、近期遗漏分布。
- 最大遗漏与当前遗漏
- 遗漏区间分布（箱线示意）
- 异常偏高提醒（信息提示，不作结论）
4. 走势与周期
以折线/柱状趋势描述和值、跨度等指标的周期性起伏，便于直观理解历史节奏。
- 和值、跨度时间序列
- 周期性窗口重叠对比
- 波动度与均值回归观察
方法论与统计口径
时间窗与采样
采用滚动时间窗（如近100/500/1000期）描述近期状态与中期趋势，避免单次异常放大影响。
- 窗口可调以适配不同目的
- 数据源以历史记录为准
- 统一口径，便于交叉对比
指标计算
频率=出现次数/样本期数；冷热基于阈值划分；遗漏以连续未出现期数为单位。
- 基础统计，避免复杂模型误导
- 强调可解释性与复核便捷
- 输出包含区间与波动信息
合规与中立
全部统计仅提供信息展示与学习参考，不包含预测、劝诱或任何形式的投注建议。
- 中立表达，拒绝高风险导向
- 尊重地区法规与平台政策
- 适合数据研读与教学场景
应用场景（信息与学习）
历史研读
通过频率与分布观察长期结构变化，辅助完成历史数据归档与报告描述。
趋势观察
结合冷热与遗漏，构建对近期状态的直观认识，理解短期波动与周期节奏。
教学示例
以基础统计方法介绍频率、分布、时间序列等概念，适合数据素养与入门课程。
提醒：本页统计不构成任何金融或投注建议。请遵守当地法律法规，理性使用数据，避免高风险行为。
常见问题（FAQ）
Q1：冷热号码如何划分？
依据选定窗口中号码出现频率进行阈值划分。窗口大小与阈值会影响结果，请结合“方法论与统计口径”理解。
Q2：遗漏统计有什么意义？
遗漏反映号码在历史上的连续未出现长度，适用于历史节奏与分布的描述，不代表未来趋势。
Q3：数据是否实时同步？
以历史记录的更新为准。建议先在历史记录页面确认最新期数，再进行统计阅读。
Q4：是否提供下载或API？
如需数据接口或下载，请通过“联系我们”反馈需求，遵循合规与使用规范。
合规声明
所有统计与说明仅供信息与学习参考，不构成预测、建议或保证。请遵守所在地法律法规，拒绝不当用途。
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统计口径与解释支持
我们坚持以清晰口径、可复核方法呈现统计，欢迎对指标定义与展示提出建议。