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लॉटरी ऑड्स और अपेक्षित मान (EV) कैलकुलेटर

लोटो‑स्टाइल (main + bonus) और 2-पूल गेम के लिए टियर‑वार ऑड्स निकालें, साथ में expected value और seeded simulation देखें।

सभी गणना आपके ब्राउज़र में होती है। इनाम राशि को आप स्थिर मान के रूप में दर्ज करते हैं (वास्तविक लॉटरी में बदलाव संभव है)।

प्रीसेट उदाहरण: Loto 6 / Loto 7 / Mini Loto / Powerball (कस्टम नियम समर्थित)

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इनपुट

  1. प्रीसेट चुनें (या कस्टम नियम सेट करें)।
  2. टियर (जीत की शर्तें) जांचें या संपादित करें।
  3. (वैकल्पिक) EV के लिए prize राशि भरें और simulation चलाएँ।

नियम (प्रारूप A)

कुल संभावित परिणाम:

सारांश

कुल जीत संभावना (कोई भी टियर)
लक्ष्य / मल्टी-टिकट आधार
m टिकट पर P(कम से कम एक जीत)
लक्ष्य संभावना के लिए आवश्यक टिकट
50%: / 90%: / 99%:

टियर (संपादित करने योग्य)

यदि टियर ओवरलैप हों, तो ऊपर वाले टियर को प्राथमिकता देकर परिणाम निकाला जाता है।
नाम शर्त p ऑड्स इनाम (वैकल्पिक) EV

Expected value (EV)

इनाम राशि को दर्ज किए गए स्थिर मान के रूप में लिया जाता है। कोई prize खाली हो तो वह टियर EV में शामिल नहीं होगा।

प्रति टिकट अपेक्षित भुगतान
EV (अपेक्षित लाभ)
रिटर्न रेट
EV विवरण (p × prize)
टियरpइनामp×prize

सिमुलेशन (Monte Carlo)

टियरसैद्धांतिक pसिमुलेशन p|त्रुटि|गिनती
Main-match हिस्टोग्राम (sim)
मैच संख्यागिनतीp

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

जैकपॉट की संभावना कैसे निकालें?

लोटो‑स्टाइल गेम (M में से K चुनना) में जैकपॉट संभावना आमतौर पर 1 / C(M, K) होती है।

बोनस नंबर ऑड्स को कैसे प्रभावित करता है?

बोनस टियर, main-match t और bonus-match s दोनों पर निर्भर करते हैं। यह टूल संयोजनों से P(t,s) सटीक निकालता है।

“1 in X” का मतलब क्या है?

यह inverse probability 1/p है, यानी औसतन X टिकट पर लगभग एक जीत।

m टिकट खरीदने पर “कम से कम एक जीत” कैसे निकालें?

1 − (1 − p)^m का उपयोग करें, जहाँ p लक्ष्य घटना की संभावना है (कोई भी जीत या कोई खास टियर)।

Expected value (EV) / return rate क्या है?

प्रति टिकट EV = Σ(p_i·prize_i) − price। Return rate = Σ(p_i·prize_i) / price (जब price > 0)।

हर ड्रॉ में इनाम बदलता हो तो क्या इसे उपयोग कर सकते हैं?

हाँ, अनुमान के लिए स्थिर prize राशि दर्ज करें। असली भुगतान jackpot बदलाव और winner split के कारण अलग हो सकता है।

Simulation seed क्या करता है?

Seed देने पर simulation दोहराने योग्य बनता है और वही seed देने पर वही परिणाम मिलता है।

संबंधित

यह कैसे निकाला जाता है

  • Format A: संयोजनों से सटीक गिनती (hypergeometric शैली)।
  • कम से कम एक जीत: 1 − (1 − p)^m (स्वतंत्र रैंडम टिकट मानकर)।
  • लक्ष्य टिकट संख्या: m ≥ log(1−target)/log(1−p)
  • Simulation में वैकल्पिक seed के साथ deterministic PRNG इस्तेमाल होता है।