로직 시뮬레이션 검증

LottoMath의 독자적인 수학 모델과 완전 무작위 추출(Pure Random)의 당첨 성과를 대규모 시뮬레이션을 통해 직접 비교합니다.

시뮬레이션 개요
  • 분석 기간: 1171회차 ~ 가장 최근 회차 (10회차 단위 블록)
  • 실험 규모: 각 회차별 200,000게임 생성, 총 10번 반복 수행 후 평균값 산출
  • 업데이트 일시: 2026-04-30 14:12:28

전체 누적 당첨 비교 (평균값)

구간별 상세 데이터 (10회차 합산)

1211~1220회차
비교 대상 1등 (6개) 2등 (5개+보너스) 3등 (5개) 4등 (4개) 5등 (3개)
완전 랜덤 0.1 0.6 57.7 2,714.1 44,877.1
LottoMath 수학 모델 0.3 1.7 62.0 3,258.3 53,170.3
1201~1210회차
비교 대상 1등 (6개) 2등 (5개+보너스) 3등 (5개) 4등 (4개) 5등 (3개)
완전 랜덤 0.1 1.8 58.2 2,701.6 44,787.8
LottoMath 수학 모델 1.3 3.8 163.0 6,251.5 82,952.0
1191~1200회차
비교 대상 1등 (6개) 2등 (5개+보너스) 3등 (5개) 4등 (4개) 5등 (3개)
완전 랜덤 0.2 1.4 57.4 2,736.5 44,929.2
LottoMath 수학 모델 0.0 0.1 20.1 2,003.7 39,954.5
1181~1190회차
비교 대상 1등 (6개) 2등 (5개+보너스) 3등 (5개) 4등 (4개) 5등 (3개)
완전 랜덤 0.2 1.7 54.0 2,703.5 44,942.8
LottoMath 수학 모델 0.8 1.8 96.1 3,918.4 56,757.3
1171~1180회차
비교 대상 1등 (6개) 2등 (5개+보너스) 3등 (5개) 4등 (4개) 5등 (3개)
완전 랜덤 0.4 2.1 53.5 2,740.7 44,802.6
LottoMath 수학 모델 1.1 3.1 146.3 5,396.0 70,816.5
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