chatgpt python e lotto

lotto_tom75 · 6 Ottobre 2023

Apro questo nuovo thread con l'intento primario di appuntarmi i vari passi che farò in questo nuovo triplice ambiente... con la speranza che qualcuno mi affianchi nell'impararlo piano piano insieme... o che qualche esperto si aggiunga e rilasci delle sue perle di saggezza in tal senso.

Innanzi tutto è necessario installare un ambiente che supporti il linguaggio python (es. anaconda o miniconda)
poi se si è proprio a digiuno di programmazione in questo senso, come il sottoscritto, o in generale... è consigliabile avvalersi di un maestro anche virtuale come chatgpt free, che spieghi e aiuti nel comprendere i vari pezzi di codice che via via si possono creare... con il suo aiuto. Si potrà porre semplicemente delle richieste anche in solo gergo umano e non necessariamente informatico tipo "vorrei analizzare i numeri del lotto per la ruota di roma come potrei fare con uno script python?"

In un nanosecondo l'IA genererà un esempio di codice da poter iniziare a studiare e ottimizzare insieme a lei non senza la necessità di riproporglielo enne volte fino a che gli errori in output non scompaiono...

e fino a che non si ha lo script voluto in base alle proprie necessità del momento.

Un altro aspetto che devo appuntarmi e condividere è il fatto di poter evitare di richiamare ogni volta l'ambiente conda attraverso i passaggi obbligati:

click su collegamento alla power shell di anaconda
conda activate nome_ambiente_voluto
cd cartella dove risiedono gli script python
python nomefilepythondattivare.py

semplicemente montando (sempre su suggerimento di chatgpt) un relativo file .bat da mettere nella stessa directory degli script python e così generalmente strutturato:

Codice:

@echo off
call "C:\Users\admin\miniconda3\Scripts\activate.bat" "C:\Users\admin\Miniconda3\envs\testpyt3"
cd "C:\Users\admin\Desktop\esp-python"
python test_analisiditiponeurale3.py
call "C:\Users\admin\miniconda3\Scripts\deactivate.bat"
pause

Ovviamente poi di questo .bat se ne potrà fare un semplice collegamento sul desktop in modo da richiamarlo quando si vuole con un solo click.

come esempio di script python realizzato da chatgpt su mia richiesta vi condivido questo che analizza dal punto di vista di rete neurale e sicuramente da ottimizzare un qualsiasi archivio estrazioni di tipo file txt di qualsiasi ruota unica avente le estrazioni poste dall'alto verso il basso in modo da avere la più recente nella prima riga del file e la più remota nell'ultima riga e con i numeri separati l'uno dall'altro da uno spazio come in questo modo sotto riportato riferito alla ruota di roma con le sue ultime 6 estrazioni di esempio:

archivio_estrazioni.txt

04 14 20 78 85
55 63 31 60 26
47 76 08 64 81
87 61 18 48 08
41 23 40 80 70
79 67 83 11 41
ecc...

Codice:

# Disabilita gli avvisi di tipo "CPU core count" da joblib
import warnings
# Ignora gli avvisi relativi a "CPU core count" da joblib
warnings.filterwarnings("ignore",message = "found .* physical cores < 1",category = UserWarning,module = "joblib")
# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
import pandas As pd
import numpy As np
from sklearn.cluster import KMeans
import warnings
from joblib import parallel
#silenziamento avvisi di errore non gravi...
import warnings
# Disabilita gli avvisi UserWarning
warnings.filterwarnings("ignore",category = UserWarning)
# Disabilita gli avvisi FutureWarning
warnings.filterwarnings("ignore",category = FutureWarning)
# - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
# Carica i dati dal file txt
data = pd.read_csv('archivio_estrazioni.txt', sep=' ', header=None)
# Rimuovi le righe con meno di 5 colonne
#data = data[data.apply(lambda row: Len(row.dropna())) = = 5]
data = data[data.apply(lambda row: row.count() = = 5,axis = 1)]
# Esegui K - means multiple volte e salva tutte le soluzioni
num_clusters = 5
best_error = float('inf')
best_clusters = None
For i In range(10):
   # Esegui K - means con configurazione iniziale casuale
   kmeans = KMeans(n_clusters = num_clusters,random_state = i).fit(data)
   # Calcola l'errore totale e l'errore medio
   total_error = sum(np.sqrt(np.sum((data - kmeans.cluster_centers_[kmeans.labels_])**2,axis = 1)))
   average_error = total_error / Len(data)
   # Aggiorna i risultati migliori
   If average_error < best_error:
      best_error = average_error
      best_clusters = kmeans
      # Stampa la soluzione teoricamente ottimale
      Print("Soluzione teoricamente ottimale:")
      Print("Centri:",best_clusters.cluster_centers_[0])
      Print("TotalError:",best_error)
      Print("AverageError:",best_error)
      # Altri calcoli e stampe
      # ...
      # Riassunto delle presenze di ciascun elemento delle risultanze
      # ...
      # Stampa il gruppo unione finale ordinato secondo le presenze decrescenti con il rispettivo valore tra parentesi tonde
      # ...
      # Altri calcoli e stampe
      # ...
      # Ripristina le impostazioni degli avvisi
      warnings.resetwarnings()
      # Alla fine dello script,aggiungi questo:
      Input("Premi Invio per chiudere...")

Questo script ha il problema di avere average e total error uguali e quindi il calcolo di tipo neurale secondo l'algoritmo kmeans che ne sta alla base molto probabilmente non è affatto esatto e necessiterebbe di ottimizzazioni e approfondimenti...

Tuttavia come inizio per poter eseguire uno script python con basi di analisi di tipo neurale potrebbe essere + che sufficiente.

Sarebbe bello poter partire da questo script di base e cercare di potenziarlo insieme sempre + per poter fare analisi sempre + veloci e dettagliate sull'archivio txt voluto...

A tal fine ho provato a chiedere a chatgpt

come si potrebbe potenziare questo script secondo te ? [code script]

e lei mi ha risposto...

Il tuo script sembra fare già un buon lavoro nell'eseguire il clustering K-means sui dati. Tuttavia, ecco alcune possibili ottimizzazioni e miglioramenti che potresti considerare:

Parallelizzazione : poiché eseguiti K-significa più volte, potresti parallelizzare il processo per sfruttare al massimo le risorse disponibili sulla tua macchina. Questo potrebbe accelerare notevolmente l'esecuzione dello script. Puoi farlo utilizzando il modulo joblibche hai importato, ma devi rivedere il tuo script per farlo funzionare correttamente. Ad esempio, potresti eseguire il ciclo forin modo parallelo.
Gestione degli errori : Attualmente, il tuo script non gestisce alcun errore. potresti voler aggiungere controlli per assicurarti che il file 'archivio_estrazioni.txt' sia presente e che il caricamento dei dati da esso abbia successo. Inoltre, potrei voler includere la gestione degli errori durante il montaggio di K-means o altri calcoli.
Documentazione : puoi aggiungere una docstring all'inizio del tuo script che spieghi brevemente cosa fa lo script, quali sono gli input previsti e quali sono gli output. Inoltre, potresti aggiungere commenti al codice per rendere più chiara la logica dietro ciascuna parte dello script.
Logging : Al posto di utilizzare printper stampare informazioni sullo schermo, considerare l'uso di un modulo di logging. Questo ti consentirebbe di controllare meglio cosa viene registrato e potresti configurarlo per scrivere i log su un file anziché sulla console.
Parametrizzazione : Attualmente, hai codificato valori come il numero di cluster e il numero di iterazioni direttamente nello script. potresti rendere il tuo script più flessibile consentendo all'utente di specificare questi parametri come argomenti quando esegue lo script.
Persistenza dei risultati : Se vuoi mantenere i risultati di ciascuna esecuzione di K-means, potresti salvarli su file (ad esempio in formato CSV o JSON) invece di sovrascrivere best_clusterse best_errorad ogni iterazione.
Visualizzazione dei risultati: Se desideri esplorare ulteriormente i risultati, potresti considerare l'utilizzo di librerie di visualizzazione dati come Matplotlib o Seaborn per creare grafici e visualizzazioni dei cluster ottenuti.
Ottimizzazione dei calcoli: Puoi esaminare ulteriormente i calcoli all'interno del ciclo per vedere se ci sono opportunità per ottimizzarli, ad esempio evitando di calcolare la radice quadrata di tutte le distanze per confrontare gli errori.

Questi sono alcuni suggerimenti per migliorare il tuo script. La direzione esatta da seguire dipenderà dalle tue esigenze specifiche e dalle prestazioni desiderate.

lotto_tom75 · 7 Ottobre 2023

esempio-completo-lettura-archivio-e-analisi-con-tensorflow.py created for me by chatgpt

Codice:

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Leggi i dati dalle estrazioni
with open("archivio-estrazioni.txt", "r") as file:
    estrazioni = file.readlines()

# Crea una lista per i numeri estratti e i dati di output
numeri_estratti = []
average = []
total_minori = []

# Analizza le estrazioni
for estrazione in estrazioni:
    estrazione = estrazione.strip()  # Rimuovi spazi e newline extra
    if estrazione:  # Assicurati che la riga non sia vuota
        data, numeri = estrazione.split(":")
        data = data.strip()
        numeri = [int(num) for num in numeri.strip().split()]
        numeri_estratti.append(numeri)
        average.append(np.mean(numeri))
        total_minori.append(np.sum([num for num in numeri if num < 45]))

# Crea un DataFrame Pandas dai dati
data = pd.DataFrame({
    "Numero1": [num[0] for num in numeri_estratti],
    "Numero2": [num[1] for num in numeri_estratti],
    "Numero3": [num[2] for num in numeri_estratti],
    "Numero4": [num[3] for num in numeri_estratti],
    "Numero5": [num[4] for num in numeri_estratti],
    "Average": average,
    "TotalMinori": total_minori
})

# Crea un set di dati di addestramento e test
X = data[["Numero1", "Numero2", "Numero3", "Numero4", "Numero5"]]
y = data[["Average", "TotalMinori"]]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Standardizza le features
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Crea un modello di regressione utilizzando TensorFlow
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(5,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(2)  # Due uscite per Average e TotalMinori
])

# Compila il modello
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Addestra il modello
model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test_scaled, y_test))


# ...

# Effettua previsioni sul set di dati di test
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

# Calcola l'average e il total error
average_pred = y_pred[:, 0]
total_minori_pred = y_pred[:, 1]

# Calcola average_error e total_error
average_error = y_test['Average'].values - average_pred
total_error = y_test['TotalMinori'].values - total_minori_pred

# Crea una lista di tuple (indice del cluster, somma di average error e total error)
cluster_errors = [(i, abs(average_error[i]) + abs(total_error[i])) for i in range(len(average_error))]

# Ordina la lista in base alla somma degli errori (dal più basso al più alto)
cluster_errors.sort(key=lambda x: x[1])

# Seleziona i primi 10 cluster con le somme più basse di errori
selected_clusters = cluster_errors[:10]

# Stampare gli indici dei cluster selezionati
print("Cluster selezionati:", [cluster[0] for cluster in selected_clusters])

L'archivio estrazioni (x qualsiasi ruota) archivio-estrazioni.txt deve essere in questo formato:

[10313] [133] 06.10.2023 : 82 43 58 46 80
[10312] [132] 05.10.2023 : 04 14 20 78 85
[10311] [131] 03.10.2023 : 55 63 31 60 26
[10310] [130] 30.09.2023 : 47 76 08 64 81
[10309] [129] 29.09.2023 : 87 61 18 48 08
[10308] [128] 28.09.2023 : 41 23 40 80 70
[10307] [127] 26.09.2023 : 79 67 83 11 41
[10306] [126] 23.09.2023 : 53 30 63 78 49
[10305] [125] 22.09.2023 : 23 05 51 10 24
[10304] [124] 21.09.2023 : 06 46 16 77 40
[10303] [123] 19.09.2023 : 13 16 44 11 32
[10302] [122] 16.09.2023 : 12 17 19 09 83
[10301] [121] 15.09.2023 : 39 50 81 27 82
[10300] [120] 14.09.2023 : 69 47 66 17 85
[10299] [119] 12.09.2023 : 48 76 86 80 87
[10298] [118] 09.09.2023 : 72 47 65 29 58
[10297] [117] 08.09.2023 : 09 15 78 35 24
[10296] [116] 07.09.2023 : 35 76 37 61 54
[10295] [115] 05.09.2023 : 44 83 59 85 70
[10294] [114] 02.09.2023 : 85 36 54 46 55
[10293] [113] 01.09.2023 : 90 09 36 79 12
[10292] [112] 31.08.2023 : 20 55 39 05 47
[10291] [111] 29.08.2023 : 17 02 31 12 70
[10290] [110] 26.08.2023 : 39 64 79 70 78
[10289] [109] 25.08.2023 : 14 32 25 22 31
[10288] [108] 24.08.2023 : 72 14 87 86 67
...

e lasciando tutto così com'è deve essere posto nella stessa directory dello script python.

Per cambiare i numeri scelti per average e total error minori è sufficiente modificare la riga in cui sopra si seleziona i primi 10 cluster con le somme più basse di errori da questa riga di codice :

Codice:

selected_clusters = cluster_errors[:10]

Per generare ogni volta che si vuole l'archivio estrazioni txt basterà copiare l'output di questo script x spaziometria appositamente predisposto:

Codice:

Option Explicit
Sub Main
   Dim es
   Dim ruota
   Dim ruotascelta
   Dim Inizio
   Dim Quanteultimeestrazioni
   Quanteultimeestrazioni = CInt(InputBox("quante ultime estrazioni visualizzare?",,EstrazioneFin))
   Inizio = EstrazioneFin - (Quanteultimeestrazioni-1)
   ruotascelta = ScegliRuota
   For es = EstrazioneFin To Inizio Step - 1
      For ruota = ruotascelta To ruotascelta
         If ruota = 11 Then
            ruota = 12
         End If
         Scrivi GetInfoEstrazione(es) & " : " & StringaEstratti(es,ruota," ")
         If ScriptInterrotto Then Exit For
      Next 'x ruota
      If ScriptInterrotto Then Exit For
   Next ' x es
End Sub

lotto_tom75 · 10 Ottobre 2023

Grazie amico legend per il like

Ho provato a farle fare qualche grafico e disegnino... e per cominciare... mi ha fatto questi...

Ora chiedo... c'è per caso nel forum qualche esperto di Outlier o che conosca quanto meno il significato di queste belle... figure? Tanto da condividere quale sia la teorica miglior configurazione grafica ai fini predittivi? Con il senno di poi.. direi quella relativa al 75 visto che è uscito a colpo... sui 10 "selezionati" ma gradirei, fosse possibile, saperne un pò di più al riguardo. Anche perchè non riesco a passare o descrivere.. il grafico a chatgpt per avere una sua relativa spiegazione. Grazie anticipate.

per chi interessasse il tipo di grafico si genera con questo code :

Codice:

#Analisi di Outlier

 Per ciascun cluster selezionato
 for cluster_idx in [cluster[0] for cluster in selected_clusters]:
 cluster_data = numeri_estratti[cluster_idx]
 
 plt.figure(figsize=(8, 6))
 plt.boxplot(cluster_data)
 plt.xlabel("Numeri")
 plt.ylabel("Valore")
 plt.title(f"Analisi di Outlier - Cluster {cluster_idx + 1}")
 plt.show()

Qui sotto vi posto anche la sua descrizione-riassunto riguardo l'Analisi di Outlier, dalla quale però purtroppo non ci ho capito praticamente nulla...

L'analisi degli outlier, o valori anomali, è una tecnica utilizzata nell'ambito dell'analisi dei dati per individuare punti dati che si discostano significativamente dai restanti dati in un dataset. Gli outlier sono osservazioni che sono notevolmente diverse dalla maggior parte degli altri dati e possono indicare errori nei dati, comportamenti insoliti o informazioni importanti che meritano ulteriori indagini.

Ecco alcune delle ragioni per cui si esegue l'analisi degli outlier:

1. **Errore nei dati**: Gli outlier possono essere il risultato di errori di registrazione o di misurazione nei dati. Identificarli è importante per correggere tali errori.

2. **Comportamenti insoliti**: In alcuni casi, gli outlier possono rappresentare comportamenti o eventi insoliti che sono significativi per l'analisi. Ad esempio, possono rappresentare una frode in una transazione finanziaria.

3. **Variazioni naturali**: In alcune situazioni, gli outlier possono essere dovuti a variazioni naturali nei dati. È importante determinare se tali variazioni sono significative o semplicemente il risultato della casualità.

Per individuare gli outlier, vengono utilizzate diverse tecniche statistiche, tra cui:

1. **IQR (Interquartile Range)**: Questa tecnica si basa sulla differenza tra il primo quartile (25° percentile) e il terzo quartile (75° percentile) dei dati. Gli outlier vengono identificati come quei punti dati che si trovano al di fuori di un determinato intervallo basato su IQR.

2. **Z-Score**: Il punteggio Z calcola quanti deviazioni standard un punto dati è lontano dalla media dei dati. Gli outlier sono solitamente quei punti con punteggi Z molto alti o molto bassi.

3. **Metodi basati su distribuzioni**: Alcuni metodi si basano sulla distribuzione dei dati e identificano gli outlier in base a modelli statistici specifici, come la distribuzione normale o altre distribuzioni.

4. **Metodi basati su algoritmi di apprendimento automatico**: In alcuni casi, è possibile utilizzare algoritmi di apprendimento automatico, come Isolation Forest o Local Outlier Factor (LOF), per identificare gli outlier in base ai pattern dei dati.

L'analisi degli outlier è una parte importante della preparazione dei dati e dell'esplorazione dei dati, in quanto può rivelare informazioni preziose o potenziali problemi nei dati stessi. Tuttavia, è importante considerare attentamente se rimuovere o mantenere gli outlier, poiché la loro presenza o assenza può influenzare significativamente l'analisi e le conclusioni tratte dai dati.

i legend · 11 Ottobre 2023

Tom non ci xapisco nulla di queste cose,
Ma se fai fare queste analisi separatamente in due passaggi?
Prima Ottieni questi numeri, poi nell altro script gli passi questi numeri e gli dici di considererli come outsider , poi ne fai un altro e gli dici di prenderli in considerazioni.
Fai dei test e tiri le conclusioni.
Non passargli i grafici, ma i risultati com3 array o stringa e poi li estrapola lui.
Una volta che hai approfondito si può provare a fare tutto in un passaggio.
Ma bisogna sapere osa chiedere.
Fammi sapere se come suggerimento possa andare.
Ciao.

lotto_tom75 · 11 Ottobre 2023

i legend ha scritto:
Tom non ci xapisco nulla di queste cose,
Ma se fai fare queste analisi separatamente in due passaggi?
Prima Ottieni questi numeri, poi nell altro script gli passi questi numeri e gli dici di considererli come outsider , poi ne fai un altro e gli dici di prenderli in considerazioni.
Fai dei test e tiri le conclusioni.
Non passargli i grafici, ma i risultati com3 array o stringa e poi li estrapola lui.
Una volta che hai approfondito si può provare a fare tutto in un passaggio.
Ma bisogna sapere osa chiedere.
Fammi sapere se come suggerimento possa andare.
Ciao.

Purtroppo i grafici sono legati ad una precedente analisi anche io avevo provato a fare un tool che li generasse indipendentemente da quella ma non ha funzionato.
Ad ogni modo nel caso decida di continuare questo tipo di analisi andrò per tentativi empirici... e il grafico che avrà eventualmente + esiti sarà quello teoricamente prediletto...

lotto_tom75 · 11 Ottobre 2023

Caso studio e prova a colpo...

caso studio del 7/10/2023 con sfaldamento a colpo della coppia 49-69 in c32 e sue ridotte... sotto descritte...

esempio-completo-lettura-archivio-e-analisi-con-tensorflow-xiterazionivolute7-x-archiviomodxesp5ok.py

ANALISI PYTHON script v5 sulla ruota di ROMA analisi di tutte le 10313 es dal 1871

relativa al caso dell'es del 10/10/2023 con archivio lotto aggiornato al 7/10/2023 con sfaldamento a colpo del 49-69 risultante nel gruppo finale di classe 32...

Tempo trascorso: 19.02 minuti

Cluster comuni tra i cicli di analisi: {0, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 33, 34, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 62, 65, 69, 70, 74} - Classe 33

Completato ciclo 1 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 2 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 3 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 4 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 5 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 6 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 7 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 8 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 9 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 10 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 11 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 12 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 13 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 14 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 15 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 16 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 47, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 17 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 18 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 19 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 20 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 21 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 22 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 23 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 24 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 25 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 26 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 27 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 28 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 29 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 30 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 31 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 32 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 33 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 34 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 35 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 36 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 37 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 38 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 39 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 40 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 41 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 42 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 43 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 44 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 45 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 46 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 47 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 48 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 49 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 50 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 51 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 52 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 53 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 54 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 55 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 56 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 57 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 58 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 59 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 60 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 61 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 62 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 63 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 64 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 65 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 66 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 67 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 68 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 69 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 70 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 71 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 72 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 73 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 74 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 47, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 75 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 76 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 77 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 78 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 79 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 80 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 81 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 82 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 83 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 84 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 85 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 86 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 87 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 88 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 89 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 90 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 91 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 92 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 93 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 94 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 95 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 96 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 97 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 98 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 99 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 100 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
(testpyt3) PS C:\Users\admin\desktop\esp-python>

5.6.9.11.12.15.16.18.21.24.26.33.34.37.38.39.40.45.49.50.52.54.55.56.57.58.59.62.65.69.70.74 [32]

uscito a colpo ROMA 49-69

range temporale analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 - [10314] [134] 07.10.2023
n. di estrazioni totali analizzate 10314
Input numeri scelti da tabella
gruppo base numerico analizzato 5.6.9.11.12.15.16.18.21.24.26.33.34.37.38.39.40.45.49.50.52.54.55.56.57.58.59.62.65.69.70.74
classe gruppo numerico sviluppato 32
numero complessivo di ruote a girare 1
ruote analizzate RO
ruote unite minimo 1
ruote unite massimo 1
classe di sviluppo 1
sorte di ricerca 1
parametro di ordinamento scelto num(0); ruote(1); rit(3) ; ritmax(4) ; incmax(5) ; freq(6) 3
criterio di ordinamento impostato crescente (1) decrescente (-1) -1
righe (x mix di ruote) sviluppate 1
righe totali di sviluppo generate 32

cgb 32 ; cs 1 ; pr 1 ; qruag : da 1 a 1 ; righe 32 ; tt : 00:01:35 sg 32

righe occupate nella matrice di dimensione ( 1200000 ) : 32
numero dei primi risultati visualizzati in output in base all'ordinamento scelto 100

report sui valori estremi rilevati

rit max generale 78
formazione : n 34 r .8. s Estratto rit 78 ritmax 140 incmax 0 freq 546 diff 62 contatore riga matrice 13
n. casi multipli di rit max generale 0
rs max generale 178
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di rit sto max generale -1
ra min generale 0
formazione : n 16 r .8. s Estratto rit 0 ritmax 143 incmax 0 freq 570 diff 143 contatore riga matrice 7
n. casi multipli di rit min generale 1
rs min generale 92
formazione : n 49 r .8. s Estratto rit 0 ritmax 92 incmax 0 freq 554 diff 92 contatore riga matrice 19
n. casi multipli di rit sto min generale -1
fq max generale 605
formazione : n 18 r .8. s Estratto rit 5 ritmax 97 incmax 0 freq 605 diff 92 contatore riga matrice 8
n. casi multipli di fq max generale 0
fq min generale 531
formazione : n 58 r .8. s Estratto rit 1 ritmax 97 incmax 0 freq 531 diff 96 contatore riga matrice 26
n. casi multipli di fq min generale 0
incmax max generale 0
formazione :
n. casi multipli di incmax max generale 31
incmax min generale 0
formazione : n 5 r .8. s Estratto rit 9 ritmax 113 incmax 0 freq 601 diff 104 contatore riga matrice 1
n. casi multipli di incmax min generale 30
diff max generale 164
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di diff max generale -1
diff min generale 25
formazione : n 33 r .8. s Estratto rit 70 ritmax 95 incmax 0 freq 585 diff 25 contatore riga matrice 12
n. casi multipli di diff min generale -1

rs max relativi ad ogni gruppo di ruote unite generato | .8. rsgru 178 .

Tt : 00:01:35

La coppia sarebbe stata formata da

rs max generale 178
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di rit sto max generale -1

rs min generale 92
formazione : n 49 r .8. s Estratto rit 0 ritmax 92 incmax 0 freq 554 diff 92 contatore riga matrice 19
n. casi multipli di rit sto min generale -1

diff max generale 164
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di diff max generale -1

range temporale analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 - [10314] [134] 07.10.2023
n. di estrazioni totali analizzate 10314
Input numeri scelti da tabella
gruppo base numerico analizzato 5.6.9.11.12.15.16.18.21.24.26.33.34.37.38.39.40.45.49.50.52.54.55.56.57.58.59.62.65.69.70.74
classe gruppo numerico sviluppato 32
numero complessivo di ruote a girare 1
ruote analizzate RO
ruote unite minimo 1
ruote unite massimo 1
classe di sviluppo 2
sorte di ricerca 2
parametro di ordinamento scelto num(0); ruote(1); rit(3) ; ritmax(4) ; incmax(5) ; freq(6) 3
criterio di ordinamento impostato crescente (1) decrescente (-1) -1
righe (x mix di ruote) sviluppate 1
righe totali di sviluppo generate 496

cgb 32 ; cs 2 ; pr 1 ; qruag : da 1 a 1 ; righe 496 ; tt : 00:01:29 sg 496

righe occupate nella matrice di dimensione ( 1200000 ) : 496
numero dei primi risultati visualizzati in output in base all'ordinamento scelto 100

report sui valori estremi rilevati

rit max generale 3033
formazione : n 18.39 r .8. s Ambo rit 3033 ritmax 3033 incmax 1539 freq 14 diff 0 contatore riga matrice 204
n. casi multipli di rit max generale 0
rs max generale 3707
formazione : n 26.56 r .8. s Ambo rit 637 ritmax 3707 incmax 0 freq 18 diff 3070 contatore riga matrice 278
n. casi multipli di rit sto max generale -1
ra min generale 0
formazione : n 16.49 r .8. s Ambo rit 0 ritmax 1479 incmax 0 freq 22 diff 1479 contatore riga matrice 183
n. casi multipli di rit min generale 0
rs min generale 771
formazione : n 40.45 r .8. s Ambo rit 337 ritmax 771 incmax 0 freq 42 diff 434 contatore riga matrice 377
n. casi multipli di rit sto min generale -1
fq max generale 42
formazione : n 40.45 r .8. s Ambo rit 337 ritmax 771 incmax 0 freq 42 diff 434 contatore riga matrice 377
n. casi multipli di fq max generale 0
fq min generale 10
formazione : n 38.45 r .8. s Ambo rit 106 ritmax 2872 incmax 0 freq 10 diff 2766 contatore riga matrice 346
n. casi multipli di fq min generale 0
incmax max generale 1539
formazione : n 18.39 r .8. s Ambo rit 3033 ritmax 3033 incmax 1539 freq 14 diff 0 contatore riga matrice 204
n. casi multipli di incmax max generale 0
incmax min generale 0
formazione : n 5.6 r .8. s Ambo rit 85 ritmax 943 incmax 0 freq 33 diff 858 contatore riga matrice 1
n. casi multipli di incmax min generale 477
diff max generale 3360
formazione : n 15.54 r .8. s Ambo rit 27 ritmax 3387 incmax 0 freq 17 diff 3360 contatore riga matrice 161
n. casi multipli di diff max generale -1
diff min generale 0
formazione : n 5.56 r .8. s Ambo rit 1852 ritmax 1852 incmax 973 freq 24 diff 0 contatore riga matrice 23
n. casi multipli di diff min generale 15

rs max relativi ad ogni gruppo di ruote unite generato | .8. rsgru 3707 .

Tt : 00:01:29

il 49 si sarebbe trovato nella unica coppia con ra min x A

ra min generale 0
formazione : n 16.49 r .8. s Ambo rit 0 ritmax 1479 incmax 0 freq 22 diff 1479 contatore riga matrice 183
n. casi multipli di rit min generale 0

------fine caso studio...--------------------------------------------------------------------------

------ prova colpo... ----------------------~~working in progress...~~------------------------

[continue...]

scaramanticamente, soprattutto per "vari" come questo..., non dovrei renderle visibili alla lotto

... ma per adesso avrei queste sette c5 con base fissa 8 derivante da un analisi di questo tipo anche se in formato ridotto... (considerando cioè solo l'analisi sdr1 in c1 e non quella sdr2 in c2 per cercare di rilevare il secondo elemento).

1.8.20.42.63
3.8.13.65.79
8.12.22.44.72
8.12.60.62.65
8.13.22.45.71
8.15.19.42.63
8.56.72.74.84

Gli abbinamenti in questo caso sono stati rilevati sempre solo x teorico esito di A e sup a colpo con analisi incmax con una fissa (l'8) in c5 x A dal 1871 su RO e su 1581580 formazioni integrali analizzate in questo modo ne sono risultate teoricamente valide solo... 7. Preciso che le formazioni integrali in c5 sono originate con 1 fissa e altri 4 a girare derivanti da cf81 sdr1 sdv2 e non dai 90 altrimenti a chi si intende di questi sviluppi non tornerebbe il numero di formazioni integrali se considerasse come base a girare in c4 tutti i 90.

sviluppando infine il gu delle 7 risultanze incmaxdoc di classe 22 in incmax III x A in c5 sempre dal 1871 (x massima estensione temporale) sarebbe risultata solo questa...

8.44.56.60.84 - RO -s 2 -ra 278 -rs 278 -incmax 18 -freq 244 -inizio 1 -fine 10315 classe 5 y- 232 y+ 252

e questa x fq max unica

formazione con fq massima 3.20.72.79.84 - RO -s 2 -ra 96 -rs 183 -incmax 0 -freq 322 -inizio 1 -fine 10315 classe 5 num. fq max uguali 0

da nuova analisi per il 12/10 da questo nuovo gu di classe 36 risulterebbe come abbinamento favorito al n.8 il 51 con rs min unico

1, 3, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 19, 20, 23, 24, 25, 30, 31, 32, 33, 34, 36, 37, 40, 42, 45, 50, 51, 52, 54, 58, 59, 62, 63, 67, 70, 74 [36]

quindi chi volesse lasciare stare le c5 e preferisse tentare solo la coppia x E/A e ambetto la teoricamente favorita sarebbe RO 8-51

nop: lo script, generatomi su mie indicazioni da chatgpt, e che si basa su analisi di tipo neurale "tensorflow" con epoch e altre simili amenità come average e total error... minimi , analizza estendendo il campione a 45 numeri dinamici le attuali 10315 es dal 1871 relative alla ruota target (in questo caso ROMA). Dopo 100 iterazioni o cicli di ricerca si verifica se vi sono collimanti full per tutti i 100 passaggi tra gli scelti per average e total error min in classe 45 x sdr1 e se vi sono li unisce in un gruppo unione relativo. Dopo di chè questo gruppo che generalmente per questa "calibratura" sarà di classe <= 36 viene analizzato per valori estremi standard come ra rs incmax diff e vengono ipotizzati spazi di caduta per almeno un punto in c1 e c2. Tutto qui...

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

Codicebinario · 12 Ottobre 2023

lotto_tom75 ha scritto:
Caso studio e prova a colpo...

caso studio del 7/10/2023 con sfaldamento a colpo della coppia 49-69 in c32 e sue ridotte... sotto descritte...

esempio-completo-lettura-archivio-e-analisi-con-tensorflow-xiterazionivolute7-x-archiviomodxesp5ok.py

ANALISI PYTHON script v5 sulla ruota di ROMA analisi di tutte le 10313 es dal 1871

relativa al caso dell'es del 10/10/2023 con archivio lotto aggiornato al 7/10/2023 con sfaldamento a colpo del 49-69 risultante nel gruppo finale di classe 32...

Tempo trascorso: 19.02 minuti

Cluster comuni tra i cicli di analisi: {0, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 33, 34, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 62, 65, 69, 70, 74} - Classe 33

Completato ciclo 1 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 2 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 3 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 4 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 5 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 6 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 7 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 8 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 9 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 10 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 11 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 12 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 13 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 14 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 15 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 16 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 47, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 17 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 18 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 19 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 20 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 21 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 22 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 23 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 24 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 25 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 26 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 27 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 28 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 29 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 30 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 31 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 32 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 33 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 34 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 35 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 36 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 37 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 38 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 39 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 40 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 41 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 42 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 43 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 44 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 45 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 46 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 47 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 48 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 49 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 50 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 51 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 52 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 53 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 54 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 55 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 56 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 57 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 58 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 59 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 60 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 61 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 62 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 63 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 64 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 65 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 66 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 67 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 68 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 69 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 70 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 71 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 72 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 73 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 74 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 47, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 75 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 76 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 77 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 78 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 79 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 80 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 81 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 82 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 83 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 84 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 85 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 86 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 87 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 88 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 89 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 90 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 91 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 92 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 93 di analisi. Elementi selezionati: [0, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 73, 74] - Classe 45
Completato ciclo 94 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 20, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 95 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 96 di analisi. Elementi selezionati: [0, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 29, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 74] - Classe 45
Completato ciclo 97 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 98 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 99 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 71, 74] - Classe 45
Completato ciclo 100 di analisi. Elementi selezionati: [0, 1, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 18, 21, 23, 24, 26, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 45, 48, 49, 50, 52, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 65, 67, 69, 70, 73, 74] - Classe 45
(testpyt3) PS C:\Users\admin\desktop\esp-python>

5.6.9.11.12.15.16.18.21.24.26.33.34.37.38.39.40.45.49.50.52.54.55.56.57.58.59.62.65.69.70.74 [32]

uscito a colpo ROMA 49-69

range temporale analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 - [10314] [134] 07.10.2023
n. di estrazioni totali analizzate 10314
Input numeri scelti da tabella
gruppo base numerico analizzato 5.6.9.11.12.15.16.18.21.24.26.33.34.37.38.39.40.45.49.50.52.54.55.56.57.58.59.62.65.69.70.74
classe gruppo numerico sviluppato 32
numero complessivo di ruote a girare 1
ruote analizzate RO
ruote unite minimo 1
ruote unite massimo 1
classe di sviluppo 1
sorte di ricerca 1
parametro di ordinamento scelto num(0); ruote(1); rit(3) ; ritmax(4) ; incmax(5) ; freq(6) 3
criterio di ordinamento impostato crescente (1) decrescente (-1) -1
righe (x mix di ruote) sviluppate 1
righe totali di sviluppo generate 32

cgb 32 ; cs 1 ; pr 1 ; qruag : da 1 a 1 ; righe 32 ; tt : 00:01:35 sg 32

righe occupate nella matrice di dimensione ( 1200000 ) : 32
numero dei primi risultati visualizzati in output in base all'ordinamento scelto 100

report sui valori estremi rilevati

rit max generale 78
formazione : n 34 r .8. s Estratto rit 78 ritmax 140 incmax 0 freq 546 diff 62 contatore riga matrice 13
n. casi multipli di rit max generale 0
rs max generale 178
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di rit sto max generale -1
ra min generale 0
formazione : n 16 r .8. s Estratto rit 0 ritmax 143 incmax 0 freq 570 diff 143 contatore riga matrice 7
n. casi multipli di rit min generale 1
rs min generale 92
formazione : n 49 r .8. s Estratto rit 0 ritmax 92 incmax 0 freq 554 diff 92 contatore riga matrice 19
n. casi multipli di rit sto min generale -1
fq max generale 605
formazione : n 18 r .8. s Estratto rit 5 ritmax 97 incmax 0 freq 605 diff 92 contatore riga matrice 8
n. casi multipli di fq max generale 0
fq min generale 531
formazione : n 58 r .8. s Estratto rit 1 ritmax 97 incmax 0 freq 531 diff 96 contatore riga matrice 26
n. casi multipli di fq min generale 0
incmax max generale 0
formazione :
n. casi multipli di incmax max generale 31
incmax min generale 0
formazione : n 5 r .8. s Estratto rit 9 ritmax 113 incmax 0 freq 601 diff 104 contatore riga matrice 1
n. casi multipli di incmax min generale 30
diff max generale 164
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di diff max generale -1
diff min generale 25
formazione : n 33 r .8. s Estratto rit 70 ritmax 95 incmax 0 freq 585 diff 25 contatore riga matrice 12
n. casi multipli di diff min generale -1

rs max relativi ad ogni gruppo di ruote unite generato | .8. rsgru 178 .

Tt : 00:01:35

La coppia sarebbe stata formata da

rs max generale 178
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di rit sto max generale -1

rs min generale 92
formazione : n 49 r .8. s Estratto rit 0 ritmax 92 incmax 0 freq 554 diff 92 contatore riga matrice 19
n. casi multipli di rit sto min generale -1

diff max generale 164
formazione : n 69 r .8. s Estratto rit 14 ritmax 178 incmax 0 freq 570 diff 164 contatore riga matrice 30
n. casi multipli di diff max generale -1

range temporale analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 - [10314] [134] 07.10.2023
n. di estrazioni totali analizzate 10314
Input numeri scelti da tabella
gruppo base numerico analizzato 5.6.9.11.12.15.16.18.21.24.26.33.34.37.38.39.40.45.49.50.52.54.55.56.57.58.59.62.65.69.70.74
classe gruppo numerico sviluppato 32
numero complessivo di ruote a girare 1
ruote analizzate RO
ruote unite minimo 1
ruote unite massimo 1
classe di sviluppo 2
sorte di ricerca 2
parametro di ordinamento scelto num(0); ruote(1); rit(3) ; ritmax(4) ; incmax(5) ; freq(6) 3
criterio di ordinamento impostato crescente (1) decrescente (-1) -1
righe (x mix di ruote) sviluppate 1
righe totali di sviluppo generate 496

cgb 32 ; cs 2 ; pr 1 ; qruag : da 1 a 1 ; righe 496 ; tt : 00:01:29 sg 496

righe occupate nella matrice di dimensione ( 1200000 ) : 496
numero dei primi risultati visualizzati in output in base all'ordinamento scelto 100

report sui valori estremi rilevati

rit max generale 3033
formazione : n 18.39 r .8. s Ambo rit 3033 ritmax 3033 incmax 1539 freq 14 diff 0 contatore riga matrice 204
n. casi multipli di rit max generale 0
rs max generale 3707
formazione : n 26.56 r .8. s Ambo rit 637 ritmax 3707 incmax 0 freq 18 diff 3070 contatore riga matrice 278
n. casi multipli di rit sto max generale -1
ra min generale 0
formazione : n 16.49 r .8. s Ambo rit 0 ritmax 1479 incmax 0 freq 22 diff 1479 contatore riga matrice 183
n. casi multipli di rit min generale 0
rs min generale 771
formazione : n 40.45 r .8. s Ambo rit 337 ritmax 771 incmax 0 freq 42 diff 434 contatore riga matrice 377
n. casi multipli di rit sto min generale -1
fq max generale 42
formazione : n 40.45 r .8. s Ambo rit 337 ritmax 771 incmax 0 freq 42 diff 434 contatore riga matrice 377
n. casi multipli di fq max generale 0
fq min generale 10
formazione : n 38.45 r .8. s Ambo rit 106 ritmax 2872 incmax 0 freq 10 diff 2766 contatore riga matrice 346
n. casi multipli di fq min generale 0
incmax max generale 1539
formazione : n 18.39 r .8. s Ambo rit 3033 ritmax 3033 incmax 1539 freq 14 diff 0 contatore riga matrice 204
n. casi multipli di incmax max generale 0
incmax min generale 0
formazione : n 5.6 r .8. s Ambo rit 85 ritmax 943 incmax 0 freq 33 diff 858 contatore riga matrice 1
n. casi multipli di incmax min generale 477
diff max generale 3360
formazione : n 15.54 r .8. s Ambo rit 27 ritmax 3387 incmax 0 freq 17 diff 3360 contatore riga matrice 161
n. casi multipli di diff max generale -1
diff min generale 0
formazione : n 5.56 r .8. s Ambo rit 1852 ritmax 1852 incmax 973 freq 24 diff 0 contatore riga matrice 23
n. casi multipli di diff min generale 15

rs max relativi ad ogni gruppo di ruote unite generato | .8. rsgru 3707 .

Tt : 00:01:29

il 49 si sarebbe trovato nella unica coppia con ra min x A

ra min generale 0
formazione : n 16.49 r .8. s Ambo rit 0 ritmax 1479 incmax 0 freq 22 diff 1479 contatore riga matrice 183
n. casi multipli di rit min generale 0

------fine caso studio...--------------------------------------------------------------------------

------ prova colpo... ----------------------~~working in progress...~~------------------------

[continue...]

scaramanticamente, soprattutto per "vari" come questo..., non dovrei renderle visibili alla lotto... ma per adesso avrei queste sette c5 con base fissa 8 derivante da un analisi di questo tipo anche se in formato ridotto... (considerando cioè solo l'analisi sdr1 in c1 e non quella sdr2 in c2 per cercare di rilevare il secondo elemento).

1.8.20.42.63
3.8.13.65.79
8.12.22.44.72
8.12.60.62.65
8.13.22.45.71
8.15.19.42.63
8.56.72.74.84

Gli abbinamenti in questo caso sono stati rilevati sempre solo x teorico esito di A e sup a colpo con analisi incmax con una fissa (l'8) in c5 x A dal 1871 su RO e su 1581580 formazioni integrali analizzate in questo modo ne sono risultate teoricamente valide solo... 7. Preciso che le formazioni integrali in c5 sono originate con 1 fissa e altri 4 a girare derivanti da cf81 sdr1 sdv2 e non dai 90 altrimenti a chi si intende di questi sviluppi non tornerebbe il numero di formazioni integrali se considerasse come base a girare in c4 tutti i 90.

sviluppando infine il gu delle 7 risultanze incmaxdoc di classe 22 in incmax III x A in c5 sempre dal 1871 (x massima estensione temporale) sarebbe risultata solo questa...

8.44.56.60.84 - RO -s 2 -ra 278 -rs 278 -incmax 18 -freq 244 -inizio 1 -fine 10315 classe 5 y- 232 y+ 252

e questa x fq max unica

formazione con fq massima 3.20.72.79.84 - RO -s 2 -ra 96 -rs 183 -incmax 0 -freq 322 -inizio 1 -fine 10315 classe 5 num. fq max uguali 0

da nuova analisi per il 12/10 da questo nuovo gu di classe 36 risulterebbe come abbinamento favorito al n.8 il 51 con rs min unico

1, 3, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 19, 20, 23, 24, 25, 30, 31, 32, 33, 34, 36, 37, 40, 42, 45, 50, 51, 52, 54, 58, 59, 62, 63, 67, 70, 74 [36]

quindi chi volesse lasciare stare le c5 e preferisse tentare solo la coppia x E/A e ambetto la teoricamente favorita sarebbe RO 8-51

nop: lo script, generatomi su mie indicazioni da chatgpt, e che si basa su analisi di tipo neurale "tensorflow" con epoch e altre simili amenità come average e total error... minimi , analizza estendendo il campione a 45 numeri dinamici le attuali 10315 es dal 1871 relative alla ruota target (in questo caso ROMA). Dopo 100 iterazioni o cicli di ricerca si verifica se vi sono collimanti full per tutti i 100 passaggi tra gli scelti per average e total error min in classe 45 x sdr1 e se vi sono li unisce in un gruppo unione relativo. Dopo di chè questo gruppo che generalmente per questa "calibratura" sarà di classe <= 36 viene analizzato per valori estremi standard come ra rs incmax diff e vengono ipotizzati spazi di caduta per almeno un punto in c1 e c2. Tutto qui...

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

Grande lotto_tom75 seguo con interesse ...

lotto_tom75 · 12 Ottobre 2023

Grazie x i compli e per l'interesse dimostrato codicebinario

Esito a colpo del varo...
Solo... A in una delle 7 c5 incmax doc xA (60-65) e un A anche nella cf36 di base "neurale" 10-42.

Analisi post estrazione:

delle 7 c5 quella ha sfaldato la coppia, analizzando la situazione dal 1871 al 10/10/2023 era:
una delle tre con ra isocrono max (pari a 316)
tra queste tre aveva fq min unica (230)
tra queste tre aveva 2° incmax max (75)
tra queste tre aveva 2° numero max di incrementi (8)

sviluppando la c5 che ha sfaldato in c1
il 60 avrebbe avuto fq min unica e pari a 535
il 65 avrebbe avuto ra "standard" pari a 17
il 60 e 65 si sarebbero trovati nel gu di classe 3 delle prime tre fq min
sviluppando la c5 che ha sfaldato in c2
il 60 e 65 avrebbero avuto rs max unico
la coppia avrebbe avuto fq min in doppia isofreq
lo stesso ambo sarebbe stato l'unico in triplice isocronia con ra pari a 693

i legend · 12 Ottobre 2023

Complimenti Tom

lotto_tom75 · 12 Ottobre 2023

i legend ha scritto:
Complimenti Tom

Grazie amico

lotto_tom75 · 13 Ottobre 2023

Ieri mi sono accorto di un errore di dicitura ovvero questo:

ANALISI PYTHON script v5 sulla ruota di ROMA analisi di tutte le 10313 es dal 1871

si tratta infatti di analisi su arco temporale ristretto alle ultime 369 es.

Questo perchè partendo da un range più vasto, non so perchè ma i valori di classe 45 con average e total error minori per sdr1 spesso e volentiri superano anche il valore "lotto" 90 quindi l'intera analisi salta...

Ciò premesso...

Per il nuovo tentativo mi risulterebbero da analoga ricerca

nuovo gu collimanti full su 100 iterazioni di classe 45 by ultime 369 es

Tempo trascorso: 20.79 minuti
Cluster comuni tra i cicli di analisi: {0, 1, 2, 3, 9, 11, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 20, 22, 23, 26, 31, 32, 34, 36, 37, 40, 41, 43, 44, 48, 51, 53, 54, 55, 57, 58, 62, 65, 66, 68, 73} - Classe 37 < la classe erroneamente comprende lo 0 "inutile" quindi in realtà si tratta di classe 36.

analizzando il gu36 x extreme values x sdr1 in c1 dal 1871 e scegliendo come negli altri casi la risultanza a rs max unico e quella a diff max unica : 23-32

sempre con gruppo base a girare la cf81 sdr1 sdv2 di turno...
sviluppando x incmax il gu36 in c5 x A dal 1871 con le due fisse 23-32 su ro : nessuna risultanza
sviluppando x incmax il gu36 in c6 x A dal 1871 con le due fisse 23-32 su ro : 11 risultanze... (troppe...)
unendo le 11 risultanze c6 -> gu 25
sviluppando x incmax il gu25 in c7 x A dal 1871 con le due fisse 23-32 su ro : 12 risultanze e gu di queste in c22
sviluppando x incmax il gu22 in c8 x A dal 1871 con le due fisse 23-32 su ro : 28 risultanze e gu di queste sempre in classe 22
sviluppando x incmax il gu 22 in c9 x A dal 1871 con le due fisse 23-32 su ro : 55 risultanze e gu di queste sempre in classe 22

quindi... non trovando in questo caso via d'uscita... ho provato ad analizzare il gu 22 quello teoricamente + ridotto e stabile.. x incmax III e a scegliere...

la c5 con fq max unica x E dal 1871

formazione con fq massima 17.18.73.79.81 - RO -s 1 -ra 6 -rs 33 -incmax 0 -freq 3011 -inizio 1 -fine 10316 classe 5 num. fq max uguali 0

l'unione della prima e unica risultanza incmax III x A in 4ina e della sua compagna di output a fq max unica con ben 3 elementi comuni: c5: 17-32-55-56-79 RO

Mi riservo di provare anche altre 2 cinquine incmax III doc x A e una a fq max unica sempre x teorico A a colpo ma che non qui non metto per non appesantire troppo il carico previsionale... sempre x teorico esito a colpo di almeno A.

Sarò comunuqe oltremodo soddisfatto se usciranno almeno 2 punti a colpo in questo gu base di classe 22: gruppo base di cui potrete comunque avvalervi se volete per eventuali convergenze o propri vostri sviluppi su questa ruota di roma 15.17.18.19.20.21.23.32.35.36.45.48.49.55.56.59.72.73.75.79.81.88 classe 22

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

lotto_tom75 · 13 Ottobre 2023

A colpo centrato 23 in c2 e 23-56-88 in c22 e in c36

Analisi post estrazione...

Provando a considerare solo la cf22... l'ambo e il terno sarebbero usciti in queste sue "sezioni" dei rispettivi sviluppi sottostanti:

Combinazioni di classe 1 analizzate per punti 1 sulle ruote RO
La seguente lista mostra le prime Combinazioni In Base al valore di Frequenza
Range analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 fino a [10316] [136] 12.10.2023
Estrazioni analizzate totali : 10316

nel gu delle ultime 12 righe di fq min di classe 12 (guc12)

l'ambo sarebbe stato nel gu delle prime 3 e/o 5 righe di ra max

sviluppando il guc12

Combinazioni di classe 2 analizzate per punti 1 sulle ruote RO
La seguente lista mostra le prime Combinazioni In Base al valore di Frequenza
Range analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 fino a [10316] [136] 12.10.2023
Estrazioni analizzate totali : 10316

l'ambo si sarebbe trovato nel guc4 della prima riga di fq max unica e della prima riga di fq min unica

sempre sviluppando il guc12

Combinazioni di classe 1 analizzate per punti 1 sulle ruote RO
La seguente lista mostra le prime Combinazioni In Base al valore di Ritardo
Range analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 fino a [10316] [136] 12.10.2023
Estrazioni analizzate totali : 10316

il terzo elemento si sarebbe trovato nella prima riga di ra max unico

Si ripetesse qualcosa del genere... ci sarebbe da divertirsi...

i legend · 13 Ottobre 2023

Ottimo

Grande Tom

lotto_tom75 · 10 Dicembre 2023

Grazie friend

Rispolvero... questo thread per annotarmi.. e condividere.. che questa sera ho vinto, per quanto mi riguarda, per la prima volta al lotto grazie a copilot A su VE in c5 a colpo da giocata "last minute" nel vero senso della parola perchè sono riuscito a giocarla appena 1 minuto prima che chiudesse online (segue cedolina di conferma).

Analisi riduzionale della c5 sfaldatasi a colpo

Combinazioni di classe 1 analizzate per punti 1 sulle ruote VE
La seguente lista mostra le prime Combinazioni In Base al valore di Frequenza
Range analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 fino a [10348] [168] 07.12.2023
Estrazioni analizzate totali : 10348

formazione: 65 - FQ 601 - RA 90 - RS 144 - 54 - INCMAX 0 - contatore 1 ra/rs 0.625 < fq max unica e ra max unico
formazione: 11 - FQ 591 - RA 2 - RS 124 - 122 - INCMAX 0 - contatore 2 ra/rs 1.61290322580645E-02
formazione: 35 - FQ 581 - RA 47 - RS 112 - 65 - INCMAX 0 - contatore 3 ra/rs 0.419642857142857
formazione: 59 - FQ 556 - RA 9 - RS 104 - 95 - INCMAX 0 - contatore 4 ra/rs 8.65384615384615E-02 < 2° fq min unica 2° ra min unico e uno dei due ra/rs min unici
formazione: 4 - FQ 547 - RA 13 - RS 122 - 109 - INCMAX 0 - contatore 5 ra/rs 0.10655737704918

Tempo trascorso: 00:00:26

l'output ne avrebbe date 5 ma per fortuna per scarsità di tempo ho giocato solo quella winner

65.4.35.59.11. << giocata solo questa... la prima dall'alto... (in alto metterà le favorite?)
89.86.90.10.34.
1.86.35.80.14.
86.46.5.58.89.
1.11.86.56.89.

gu 1-4-5-10-11-14-34-35-46-56-58-59-65-80-86-89-90 [17]

Operando sull'intero gu di classe 17... la coppia si sarebeb teoricamente conservata con il seguente ipotetico sviluppo riduzionale...

Combinazioni di classe 1 analizzate per punti 1 sulle ruote VE
La seguente lista mostra le prime Combinazioni In Base al valore di Frequenza
Range analizzato [00001] [ 1 ] 07.01.1871 fino a [10348] [168] 07.12.2023
Estrazioni analizzate totali : 10348

formazione: 86 - FQ 655 - RA 16 - RS 107 - 91 - INCMAX 0 - contatore 1 ra/rs 0.149532710280374
formazione: 89 - FQ 623 - RA 5 - RS 128 - 123 - INCMAX 0 - contatore 2 ra/rs 0.0390625
formazione: 34 - FQ 615 - RA 31 - RS 96 - 65 - INCMAX 0 - contatore 3 ra/rs 0.322916666666667
formazione: 56 - FQ 612 - RA 10 - RS 100 - 90 - INCMAX 0 - contatore 4 ra/rs 0.1
formazione: 46 - FQ 609 - RA 31 - RS 112 - 81 - INCMAX 0 - contatore 5 ra/rs 0.276785714285714
formazione: 65 - FQ 601 - RA 90 - RS 144 - 54 - INCMAX 0 - contatore 6 ra/rs 0.625 < 1° ra max unico
formazione: 11 - FQ 591 - RA 2 - RS 124 - 122 - INCMAX 0 - contatore 7 ra/rs 1.61290322580645E-02
formazione: 35 - FQ 581 - RA 47 - RS 112 - 65 - INCMAX 0 - contatore 8 ra/rs 0.419642857142857
formazione: 58 - FQ 580 - RA 2 - RS 92 - 90 - INCMAX 0 - contatore 9 ra/rs 2.17391304347826E-02
formazione: 1 - FQ 580 - RA 26 - RS 112 - 86 - INCMAX 0 - contatore 10 ra/rs 0.232142857142857
formazione: 10 - FQ 571 - RA 28 - RS 138 - 110 - INCMAX 0 - contatore 11 ra/rs 0.202898550724638
formazione: 90 - FQ 567 - RA 34 - RS 103 - 69 - INCMAX 0 - contatore 12 ra/rs 0.330097087378641
formazione: 80 - FQ 563 - RA 17 - RS 119 - 102 - INCMAX 0 - contatore 13 ra/rs 0.142857142857143
formazione: 5 - FQ 562 - RA 7 - RS 116 - 109 - INCMAX 0 - contatore 14 ra/rs 6.03448275862069E-02
formazione: 14 - FQ 561 - RA 5 - RS 106 - 101 - INCMAX 0 - contatore 15 ra/rs 4.71698113207547E-02
formazione: 59 - FQ 556 - RA 9 - RS 104 - 95 - INCMAX 0 - contatore 16 ra/rs 8.65384615384615E-02 < 2° fq min unica
formazione: 4 - FQ 547 - RA 13 - RS 122 - 109 - INCMAX 0 - contatore 17 ra/rs 0.10655737704918

Sviluppando la c17 la coppia si sarebbe teoricamente conservata nella c7 x A su VE by 1871 con ra max unico e in quella con incmax max unico (stessa c7)

rit max generale 265
formazione : n 10.59.65.80.86.89.90 r .10. s Ambo rit 265 ritmax 265 incmax 88 freq 571 diff 0 contatore riga matrice 17732
n. casi multipli di rit max generale 0

incmax max generale 88
formazione : n 10.59.65.80.86.89.90 r .10. s Ambo rit 265 ritmax 265 incmax 88 freq 571 diff 0 contatore riga matrice 17732
n. casi multipli di incmax max generale 0

sviluppando la c7 la coppia si sarebbe mantenuta nella c3 x A con rs min unico by 1871 su VE
rs min generale 430
formazione : n 59.65.86 r .10. s Ambo rit 275 ritmax 430 incmax 0 freq 89 diff 155 contatore riga matrice 17
n. casi multipli di rit sto min generale -1

sviluppando la c7 la coppia si sarebbe mantenuta anche nel GU di classe 2 delle seguenti risultanze uniche per sdr1 in c1 by 1871 su VE

rit max generale 90
formazione : n 65 r .10. s Estratto rit 90 ritmax 144 incmax 0 freq 601 diff 54 contatore riga matrice 3
n. casi multipli di rit max generale 0

rs max generale 144
formazione : n 65 r .10. s Estratto rit 90 ritmax 144 incmax 0 freq 601 diff 54 contatore riga matrice 3
n. casi multipli di rit sto max generale -1

fq min generale 556
formazione : n 59 r .10. s Estratto rit 9 ritmax 104 incmax 0 freq 556 diff 95 contatore riga matrice 2
n. casi multipli di fq min generale 0

diff min generale 54
formazione : n 65 r .10. s Estratto rit 90 ritmax 144 incmax 0 freq 601 diff 54 contatore riga matrice 3
n. casi multipli di diff min generale -1

Ecco come ho ottenuto il giusto prompt per avere il giusto output (script python) e Buon Natale... di nuovo

"tanto così per chiaccherare un pò quale potrebbe essere il prompt più corretto per richiederti un programma scritto in python capace di analizzare un corposo file txt estrazioni di oltre 10.000 righe mediante analisi di tipo neurale riduzionale predittivo a livello di cinque cluster massimi teorici in uscita su unica ruota che comunque non dovrebbero superare nel loro rispettivo valore singolo intero il limite 90?"

Ed ecco la sua answer

Ecco un esempio di come potresti formulare la tua richiesta:

"Potresti generare un esempio di codice Python per un modello di apprendimento automatico? Vorrei che il modello fosse in grado di analizzare un file di testo con oltre 10.000 righe di dati. Il modello dovrebbe utilizzare un approccio di clustering neurale per identificare al massimo cinque cluster. Ogni cluster dovrebbe rappresentare un gruppo di numeri interi, e nessun numero dovrebbe superare il valore 90. Il modello dovrebbe essere in grado di fare previsioni sui dati futuri basandosi su questi cluster."
Ricorda, tuttavia, che la creazione di un modello di apprendimento automatico richiede una comprensione approfondita dei tuoi dati specifici e degli obiettivi del tuo progetto. Il codice che posso generare sarà un esempio generale e potrebbe non essere ottimizzato per il tuo caso d'uso specifico. Ti consiglierei di lavorare con un data scientist o un esperto di machine learning per sviluppare un modello personalizzato per le tue esigenze specifiche. Spero che queste informazioni ti siano d'aiuto! Se hai bisogno di ulteriori chiarimenti, non esitare a chiedere.

ed ecco infine... il code per adesso (the first winner of this type) generato dal suo stesso prompt ma ottimizzato dopo ennemila correzioni... (semplicemente facendo copia incolla degli errori ricevuti da python direttamente nella chat di copilot) e Buon Natale di nuovo...

Codice:

import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from scipy import stats # Carica i dati dal file data = [] with open('file.txt', 'r') as f: for line in f: try: # Prova a convertire la riga in un array numpy e aggiungila a 'data' row = np.fromstring(line, dtype=float, sep=',') if len(row) == 5: data.append(row) else: print(f"Riga ignorata: {line}") except ValueError: print(f"Riga non valida: {line}") # Converte 'data' in un array numpy data = np.array(data) # Normalizza i dati in modo che tutti i valori siano compresi tra 0 e 1 scaler = MinMaxScaler() data_normalized = scaler.fit_transform(data) # Crea un modello sequenziale model = Sequential() # Aggiungi un layer denso con 5 neuroni (per i 5 cluster) # Utilizza la funzione di attivazione 'relu' che è comune nell'apprendimento profondo model.add(Dense(5, activation='relu', input_dim=data_normalized.shape[1])) # Compila il modello utilizzando 'adam' come ottimizzatore e 'mean_squared_error' come funzione di perdita model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # Addestra il modello sui dati model.fit(data_normalized, data_normalized, epochs=50, verbose=0) # Utilizza il modello per trasformare i dati transformed_data = model.predict(data_normalized) # Crea un oggetto KMeans con 5 cluster kmeans = KMeans(n_clusters=5) # Addestra l'oggetto KMeans sui dati trasformati kmeans.fit(transformed_data) # Ottieni le previsioni dei cluster per i dati predictions = kmeans.predict(transformed_data) # Stampa le previsioni print(predictions) # Ottieni le etichette dei cluster per ciascun punto dati labels = kmeans.labels_ # Crea un dizionario per tenere traccia dei punti dati in ciascun cluster clusters = {} for i in range(5): clusters[i] = data_normalized[labels == i] # Stampa il numero di punti dati in ciascun cluster for i in range(5): print(f"Il cluster {i} ha {len(clusters[i])} punti dati.") # Se vuoi vedere i punti dati effettivi in ciascun cluster, puoi stamparli così: for i in range(5): print(f"Punti dati nel cluster {i}: {clusters[i]}") # Per ogni cluster for i in range(5): # Calcola la moda mode = stats.mode(clusters[i]) # Inverti la normalizzazione per ottenere i numeri interi originali mode_inverse = scaler.inverse_transform(mode.mode.reshape(1, -1)) # Stampa la moda print(f"La moda per il cluster {i} è: {mode_inverse[0]}")

L'archivio analizzato per la ruota voluta deve essere semplicemente nella forma seguente con l'estrazione + vecchia in alto al file e quella + recente in basso allo stesso... con i 5 numeri separati da carattere virgola.

Seguiranno eventuali c5 analoghe, loro relativi gu e coppie finali ridotte al massimo livello x rispettiva sorte

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

lotto_tom75 · 11 Dicembre 2023

# quindi mi confermi che gli 8 numeri che vedo come "numeri teoricamente interessanti" sono i convergenti per cosi dire di tutte le analisi che abbiamo fatto a monte e che non sono assolutamente "numeri mostrati a caso dall'algoritmo" ?

# Esatto, i numeri "interessanti" che vedi non sono generati a caso. Sono il risultato delle analisi specifiche che abbiamo eseguito sui tuoi dati, tra cui la regressione lineare, l'analisi delle componenti principali (PCA), l'analisi delle serie temporali, l'analisi del clustering e l'analisi discriminante. # Questi numeri rappresentano i punti di convergenza o i risultati significativi di queste analisi. Tuttavia, è importante notare che l'interpretazione di questi numeri dipende dal contesto specifico dei tuoi dati e dalle analisi che stai eseguendo.

# Numeri interessanti: [2, 4, 6, 8, 10, 86, 87, 88]
# Numeri interessanti frequenti: []

nop: ruota analizzata : VE con intero archivio dal 1871 aggiornato al 7/12/2023 ; provanuovaanalisi19-BESTSOLUTION.py

Nessuna Certezza Solo Poca Probabilità

lotto_tom75 · 11 Dicembre 2023

A colpo solo il 10

lotto_tom75 · 13 Dicembre 2023

Oltre a questi tipi di analisi già implementate (regressione lineare, l'analisi delle componenti principali (PCA), l'analisi delle serie temporali, l'analisi del clustering e l'analisi discriminante) quali altre ricerche potremmo fare riguardo un archivio estrazioni di 5 numeri estratti ogni volta su ruota unica di circa 10000 righe su un file txt relativo?

Oltre alle analisi che hai già menzionato, ci sono diverse altre tecniche di analisi dei dati che potrebbero essere utili per l'analisi di un archivio di estrazioni. Ecco alcuni esempi:

1. **Analisi di associazione**: Questa tecnica è spesso utilizzata per scoprire relazioni interessanti nascoste nei grandi set di dati. Un esempio comune di questo è l'analisi del carrello della spesa nel settore del retail.

2. **Analisi delle reti**: Se i numeri estratti possono essere correlati in qualche modo, l'analisi delle reti può essere utilizzata per esplorare queste relazioni.

3. **Analisi di sopravvivenza**: Questa tecnica può essere utilizzata per prevedere il tempo che intercorre tra l'estrazione di un numero e l'estrazione successiva dello stesso numero.

4. **Analisi di regressione logistica**: Se l'obiettivo è prevedere un risultato binario (ad esempio, se un numero specifico sarà estratto o meno), la regressione logistica può essere una buona scelta.

5. **Modelli di previsione basati su machine learning**: Algoritmi come le foreste casuali, le reti neurali o il boosting del gradiente possono essere addestrati sui dati storici per prevedere i futuri numeri estratti.

6. **Analisi di sequenza**: Questa tecnica può essere utilizzata per analizzare le sequenze di numeri estratti e identificare modelli o tendenze.

7. **Analisi di correlazione**: Puoi utilizzare l'analisi di correlazione per esaminare la relazione tra i diversi numeri estratti.

8. **Analisi di varianza (ANOVA)**: Questa tecnica può essere utilizzata per determinare se ci sono differenze significative tra i gruppi di numeri estratti.

9. **Analisi di co-occorrenza**: Questa tecnica può essere utilizzata per identificare i numeri che tendono ad essere estratti insieme.

10. **Modelli di Markov**: Questi modelli possono essere utilizzati per prevedere i futuri numeri estratti basandosi sulle probabilità condizionali.

11. **Analisi di regressione polinomiale**: Se ritieni che la relazione tra i numeri estratti non sia lineare, potresti considerare l'analisi di regressione polinomiale.

12. **Analisi di serie temporali multivariate**: Se stai cercando di prevedere più di un numero alla volta, potrebbe essere utile un'analisi di serie temporali multivariate.

13. **Modelli di previsione basati su deep learning**: Se hai a disposizione una grande quantità di dati e risorse di calcolo, potresti considerare l'uso di modelli di deep learning come le reti neurali ricorrenti (RNN) o le reti neurali convoluzionali (CNN) per la previsione.

14. **Analisi di sensibilità**: Questa tecnica può essere utilizzata per determinare come le variazioni nei numeri di input influenzano i numeri di output.

15. **Analisi di fattoriali**: Questa tecnica può essere utilizzata per esaminare l'effetto di due o più variabili di input sui numeri di output.

16. **Analisi di Regressione Ridge e Lasso**: Queste tecniche possono essere utilizzate per prevenire l'overfitting nei modelli di regressione.

17. **Analisi di Path**: Questa tecnica può essere utilizzata per esaminare le relazioni causali tra variabili.

18. **Analisi di Conjoint**: Questa tecnica può essere utilizzata per capire le preferenze dei clienti.

19. **Analisi di Correspondenza**: Questa tecnica può essere utilizzata per trovare associazioni tra categorie di due o più variabili categoriche.

20. **Modelli di Misto di Gaussiane (GMM)**: Questi modelli possono essere utilizzati per la modellazione di dati di clustering e classificazione.

21. **Analisi di Regressione Quantile**: Questa tecnica può essere utilizzata per esaminare la relazione tra variabili in diversi quantili, non solo la media.

22. **Analisi di Regressione Robusta**: Questa tecnica può essere utilizzata quando i dati contengono outlier e si desidera minimizzare il loro impatto.

23. **Analisi di Regressione Non Parametrica**: Questa tecnica può essere utilizzata quando non si conosce la forma funzionale della relazione tra le variabili.

24. **Analisi di Regressione Multilivello**: Questa tecnica può essere utilizzata quando i dati sono raggruppati o gerarchici.

25. **Analisi di Regressione Cox**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare i tempi di sopravvivenza in presenza di variabili esplicative.

26. **Analisi di Regressione Elastic Net**: Questa tecnica combina le penalità di Ridge e Lasso per migliorare la precisione del modello di regressione.

27. **Analisi di Regressione Poisson**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare i conteggi di eventi.

28. **Analisi di Regressione Geograficamente Ponderata (GWR)**: Questa tecnica può essere utilizzata per esaminare le relazioni spaziali.

29. **Analisi di Regressione Tobit**: Questa tecnica può essere utilizzata quando la variabile dipendente è limitata.

30. **Analisi di Regressione Probit**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare le variabili dipendenti binarie.

31. **Analisi di Regressione Ordinale**: Questa tecnica può essere utilizzata quando la variabile dipendente è ordinale.

32. **Analisi di Regressione Multivariata**: Questa tecnica può essere utilizzata quando ci sono più variabili dipendenti.

33. **Analisi di Regressione Zero-Inflated**: Questa tecnica può essere utilizzata quando i dati hanno un eccesso di zeri.

34. **Analisi di Regressione Truncated**: Questa tecnica può essere utilizzata quando i dati sono troncati.

35. **Analisi di Regressione Censored**: Questa tecnica può essere utilizzata quando i dati sono censurati.

36. **Analisi di Regressione Geometrica**: Questa tecnica può essere utilizzata per analizzare le forme geometriche e le loro variazioni.

37. **Analisi di Regressione Fuzzy**: Questa tecnica può essere utilizzata quando i dati sono incerti o imprecisi.

38. **Analisi di Regressione Bayesiana**: Questa tecnica può essere utilizzata per incorporare le conoscenze precedenti nel modello di regressione.

39. **Analisi di Regressione Multidimensionale**: Questa tecnica può essere utilizzata per analizzare le relazioni tra più variabili indipendenti e dipendenti.

40. **Analisi di Regressione Spaziale**: Questa tecnica può essere utilizzata per analizzare i dati spaziali o geografici.

41. **Analisi di Regressione di Poisson Generalizzata (GPR)**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare i conteggi di eventi, soprattutto quando i tassi di eventi variano.

42. **Analisi di Regressione di Support Vector (SVR)**: Questa tecnica può essere utilizzata per prevedere valori continui, ed è particolarmente utile quando i dati hanno molte caratteristiche.

43. **Analisi di Regressione di Tweedie**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare i dati che hanno una distribuzione di Tweedie, che è una classe di distribuzioni che include la normale, la Poisson, la gamma e la gaussiana inversa.

44. **Analisi di Regressione di Weibull**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare i tempi di sopravvivenza o di fallimento.

45. **Analisi di Regressione di Cox Proportional Hazards**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare i dati di sopravvivenza in presenza di variabili esplicative.

46. **Analisi di Regressione di Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)**: Questa tecnica può essere utilizzata per la selezione delle variabili e la regolarizzazione al fine di migliorare la precisione del modello di previsione e l'interpretabilità del modello statistico.

47 **Analisi di Regressione di Partial Least Squares (PLS)**: Questa tecnica può essere utilizzata quando le variabili indipendenti sono altamente correlate tra loro.

48 **Analisi di Regressione di Generalized Additive Models (GAM)**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare relazioni nonlineari e interazioni di ordine superiore tra variabili predittive.

49 **Analisi di Regressione di M-estimator**: Questa tecnica può essere utilizzata per fornire stime robuste dei parametri.

50. **Analisi di Regressione di Least Angle Regression (LARS)**: Questa tecnica può essere utilizzata per la selezione delle variabili quando si dispone di un elevato numero di variabili.

51 Analisi di Regressione di Generalized Linear Models (GLM): Questa tecnica può essere utilizzata per modellare variabili dipendenti che hanno una distribuzione diversa dalla normale.

52 Analisi di Regressione di Generalized Estimating Equations (GEE): Questa tecnica può essere utilizzata per l’analisi dei dati correlati.

53 Analisi di Regressione di Generalized Method of Moments (GMM): Questa tecnica può essere utilizzata per stimare i parametri del modello quando i metodi standard non sono applicabili.

54 Analisi di Regressione di Hierarchical Linear Models (HLM): Questa tecnica può essere utilizzata per l’analisi dei dati gerarchici o nidificati.

55 Analisi di Regressione di Instrumental Variables (IV): Questa tecnica può essere utilizzata per affrontare il problema dell’endogeneità nelle regressioni.

56 **Analisi di Regressione di Generalized Linear Mixed Models (GLMM)**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare variabili dipendenti che hanno una distribuzione diversa dalla normale e i dati sono raggruppati o gerarchici.

57 **Analisi di Regressione di Random Forests**: Questa tecnica può essere utilizzata per la classificazione e la regressione attraverso l'uso di molteplici alberi decisionali.

58 **Analisi di Regressione di Gradient Boosting**: Questa tecnica può essere utilizzata per migliorare le prestazioni del modello attraverso l'apprendimento sequenziale.

59 **Analisi di Regressione di Principal Component Regression (PCR)**: Questa tecnica può essere utilizzata quando le variabili indipendenti sono altamente correlate tra loro.

60 **Analisi di Regressione di Canonical Correlation Analysis (CCA)**: Questa tecnica può essere utilizzata per esaminare le relazioni tra due set di variabili.

61 **Analisi di Regressione di Generalized Additive Models for Location Scale and Shape (GAMLSS)**: Questa tecnica può essere utilizzata per modellare variabili dipendenti che hanno una distribuzione diversa dalla normale e i dati sono raggruppati o gerarchici.

62. **Analisi di Regressione di Extreme Gradient Boosting (XGBoost)**: Questa tecnica può essere utilizzata per la classificazione e la regressione attraverso l'uso di molteplici alberi decisionali.

63. **Analisi di Regressione di Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)**: Questa tecnica può essere utilizzata per migliorare le prestazioni del modello attraverso l'apprendimento sequenziale.

64. **Analisi di Regressione di CatBoost**: Questa tecnica può essere utilizzata quando si dispone di un elevato numero di variabili categoriche.

65. **Analisi di Regressione di Stochastic Gradient Descent (SGD)**: Questa tecnica può essere utilizzata per l'ottimizzazione dei parametri del modello.

Ricorda, la scelta della tecnica di analisi dipende molto dal tipo di domande che si desidera rispondere con i dati. Spero che queste suggerimenti ti siano utili!

E non ha ancora finito!

Della serie.. adesso abbiamo cosa studiare... e cercare di implementare in script e programmi...

lotto_tom75 · 19 Dicembre 2023

Partendo dal piano terra...

E analizzando VE dal 1871...

La frequenza media su 10354 estrazioni è: 568.8131868131868

nop: PROVASEMPLICEFREQUENZAXESTRATTO-freqmediagreen.py

lotto_tom75 · 23 Dicembre 2023

Piano piano...

(nuovoambientepy38) PS C:\users\admin\desktop\esp-python-doc> python PROVASEMPLICEFREQUENZAXESTRATTO-freqmediagreen-upred-downblue-ok-5.py
La frequenza media su 10357 estrazioni è: 568.978021978022

Le frequenze rosse sono >= 9 points rispetto la fq media rilevata
Le frequenze verdi sono 3 points <= fq media rilevata <= 3 points
Le frequenze blu sono <= 9 points rispetto la fq media rilevata

Numeri, Frequenze e Conteggio Verdi:
Numero: 3.0, Frequenza: 568
Numero: 6.0, Frequenza: 566
Numero: 90.0, Frequenza: 567
Conteggio: 3

Numeri, Frequenze e Conteggio Rossi:
Numero: 1.0, Frequenza: 581
Numero: 7.0, Frequenza: 595
Numero: 8.0, Frequenza: 572
Numero: 10.0, Frequenza: 572
Numero: 11.0, Frequenza: 592
Numero: 12.0, Frequenza: 596
Numero: 15.0, Frequenza: 577
Numero: 17.0, Frequenza: 585
Numero: 18.0, Frequenza: 611
Numero: 19.0, Frequenza: 583
Numero: 20.0, Frequenza: 580
Numero: 22.0, Frequenza: 615
Numero: 23.0, Frequenza: 577
Numero: 27.0, Frequenza: 593
Numero: 29.0, Frequenza: 582
Numero: 30.0, Frequenza: 591
Numero: 31.0, Frequenza: 589
Numero: 34.0, Frequenza: 615
Numero: 35.0, Frequenza: 582
Numero: 37.0, Frequenza: 598
Numero: 40.0, Frequenza: 591
Numero: 42.0, Frequenza: 579
Numero: 43.0, Frequenza: 595
Numero: 45.0, Frequenza: 583
Numero: 46.0, Frequenza: 609
Numero: 47.0, Frequenza: 583
Numero: 48.0, Frequenza: 586
Numero: 51.0, Frequenza: 582
Numero: 53.0, Frequenza: 638
Numero: 54.0, Frequenza: 583
Numero: 55.0, Frequenza: 619
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Numero: 58.0, Frequenza: 580
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Numero: 65.0, Frequenza: 602
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Numero: 82.0, Frequenza: 585
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Numero: 85.0, Frequenza: 574
Numero: 86.0, Frequenza: 656
Numero: 87.0, Frequenza: 572
Numero: 89.0, Frequenza: 624
Conteggio: 52

Numeri, Frequenze e Conteggio Blu:
Numero: 0.0, Frequenza: 2
Numero: 2.0, Frequenza: 503
Numero: 4.0, Frequenza: 547
Numero: 5.0, Frequenza: 562
Numero: 9.0, Frequenza: 537
Numero: 13.0, Frequenza: 537
Numero: 14.0, Frequenza: 561
Numero: 16.0, Frequenza: 559
Numero: 21.0, Frequenza: 531
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Numero: 32.0, Frequenza: 549
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Numero: 49.0, Frequenza: 543
Numero: 50.0, Frequenza: 562
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Numero: 61.0, Frequenza: 561
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Numero: 67.0, Frequenza: 561
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Numero: 71.0, Frequenza: 559
Numero: 73.0, Frequenza: 562
Numero: 75.0, Frequenza: 551
Numero: 79.0, Frequenza: 562
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Numero: 88.0, Frequenza: 555
Conteggio: 36

Numeri e Frequenze Verdi:
Numero: 3.0, Frequenza: 568 | Numero: 6.0, Frequenza: 566 | Numero: 90.0, Frequenza: 567 |

Numeri e Frequenze Rossi:
Numero: 1.0, Frequenza: 581 | Numero: 7.0, Frequenza: 595 | Numero: 8.0, Frequenza: 572 | Numero: 10.0, Frequenza: 572 | Numero: 11.0, Frequenza: 592 | Numero: 12.0, Frequenza: 596 | Numero: 15.0, Frequenza: 577 | Numero: 17.0, Frequenza: 585 | Numero: 18.0, Frequenza: 611 | Numero: 19.0, Frequenza: 583 | Numero: 20.0, Frequenza: 580 | Numero: 22.0, Frequenza: 615 | Numero: 23.0, Frequenza: 577 | Numero: 27.0, Frequenza: 593 | Numero: 29.0, Frequenza: 582 | Numero: 30.0, Frequenza: 591 | Numero: 31.0, Frequenza: 589 | Numero: 34.0, Frequenza: 615 | Numero: 35.0, Frequenza: 582 | Numero: 37.0, Frequenza: 598 | Numero: 40.0, Frequenza: 591 | Numero: 42.0, Frequenza: 579 | Numero: 43.0, Frequenza: 595 | Numero: 45.0, Frequenza: 583 | Numero: 46.0, Frequenza: 609 | Numero: 47.0, Frequenza: 583 | Numero: 48.0, Frequenza: 586 | Numero: 51.0, Frequenza: 582 | Numero: 53.0, Frequenza: 638 | Numero: 54.0, Frequenza: 583 | Numero: 55.0, Frequenza: 619 | Numero: 56.0, Frequenza: 614 | Numero: 57.0, Frequenza: 589 | Numero: 58.0, Frequenza: 580 | Numero: 64.0, Frequenza: 615 | Numero: 65.0, Frequenza: 602 | Numero: 66.0, Frequenza: 597 | Numero: 68.0, Frequenza: 588 | Numero: 70.0, Frequenza: 611 | Numero: 72.0, Frequenza: 580 | Numero: 74.0, Frequenza: 612 | Numero: 76.0, Frequenza: 592 | Numero: 77.0, Frequenza: 595 | Numero: 78.0, Frequenza: 575 | Numero: 81.0, Frequenza: 594 | Numero: 82.0, Frequenza: 585 | Numero: 83.0, Frequenza: 585 | Numero: 84.0, Frequenza: 587 | Numero: 85.0, Frequenza: 574 | Numero: 86.0, Frequenza: 656 | Numero: 87.0, Frequenza: 572 | Numero: 89.0, Frequenza: 624 |

Numeri e Frequenze Blu:
Numero: 0.0, Frequenza: 2 | Numero: 2.0, Frequenza: 503 | Numero: 4.0, Frequenza: 547 | Numero: 5.0, Frequenza: 562 | Numero: 9.0, Frequenza: 537 | Numero: 13.0, Frequenza: 537 | Numero: 14.0, Frequenza: 561 | Numero: 16.0, Frequenza: 559 | Numero: 21.0, Frequenza: 531 | Numero: 24.0, Frequenza: 549 | Numero: 25.0, Frequenza: 555 | Numero: 26.0, Frequenza: 539 | Numero: 28.0, Frequenza: 549 | Numero: 32.0, Frequenza: 549 | Numero: 33.0, Frequenza: 537 | Numero: 36.0, Frequenza: 543 | Numero: 38.0, Frequenza: 558 | Numero: 39.0, Frequenza: 530 | Numero: 41.0, Frequenza: 563 | Numero: 44.0, Frequenza: 517 | Numero: 49.0, Frequenza: 543 | Numero: 50.0, Frequenza: 562 | Numero: 52.0, Frequenza: 550 | Numero: 59.0, Frequenza: 557 | Numero: 60.0, Frequenza: 558 | Numero: 61.0, Frequenza: 561 | Numero: 62.0, Frequenza: 541 | Numero: 63.0, Frequenza: 559 | Numero: 67.0, Frequenza: 561 | Numero: 69.0, Frequenza: 542 | Numero: 71.0, Frequenza: 559 | Numero: 73.0, Frequenza: 562 | Numero: 75.0, Frequenza: 551 | Numero: 79.0, Frequenza: 562 | Numero: 80.0, Frequenza: 564 | Numero: 88.0, Frequenza: 555 | --

----------------------------------------------------

Numeri Verdi:
3.0 | 6.0 | 90.0 |

Numeri Rossi:
1.0 | 7.0 | 8.0 | 10.0 | 11.0 | 12.0 | 15.0 | 17.0 | 18.0 | 19.0 | 20.0 | 22.0 | 23.0 | 27.0 | 29.0 | 30.0 | 31.0 | 34.0 | 35.0 | 37.0 | 40.0 | 42.0 | 43.0 | 45.0 | 46.0 | 47.0 | 48.0 | 51.0 | 53.0 | 54.0 | 55.0 | 56.0 | 57.0 | 58.0 | 64.0 | 65.0 | 66.0 | 68.0 | 70.0 | 72.0 | 74.0 | 76.0 | 77.0 | 78.0 | 81.0 | 82.0 | 83.0 | 84.0 | 85.0 | 86.0 | 87.0 | 89.0 |

Numeri Blu:
0.0 | 2.0 | 4.0 | 5.0 | 9.0 | 13.0 | 14.0 | 16.0 | 21.0 | 24.0 | 25.0 | 26.0 | 28.0 | 32.0 | 33.0 | 36.0 | 38.0 | 39.0 | 41.0 | 44.0 | 49.0 | 50.0 | 52.0 | 59.0 | 60.0 | 61.0 | 62.0 | 63.0 | 67.0 | 69.0 | 71.0 | 73.0 | 75.0 | 79.0 | 80.0 | 88.0 |

(nuovoambientepy38) PS C:\users\admin\desktop\esp-python-doc>

il tutto in un nanosecondo...

lotto_tom75 · 13 Gennaio 2024

Primo caso, per quanto mi riguarda..., di vincita a colpo di A in c5 su ruota unica grazie alla sola AI

senza script python

.
Proverò ad analizzarlo minuziosamente cercando di ottenere simili risultati (o magari migliori...) in the future...
Per adesso (seguirà cedolina di conferma) si è trattato di semplice risposta by AI basata su modello codellama online. Il totale delle risultanze è stato di 5 sole formazioni in c5 per un gu complessivo di 25 elementi. Una di queste 5, ha forse solo per una fortuita coincidenza.., o speriamo per effettiva validità del prompt e relativa answer AI, centrato 31-46 a colpo su BA ruota di test in data 12/1/2024 analizzando solo le ultime 100 es su BA

gu 14 - 27 - 32 - 39 - 48 . 17 - 23 - 31 - 37 - 46 . 11 - 25 - 30 - 36 - 49 . 13 - 21 - 29 - 38 - 47 . 15 - 22 - 28 - 35 - 45
gu ordinato : 11-13-14-15-17-21-22-23-25-27-28-29-30-31-32-35-36-37-38-39-45-46-47-48-49 [25]

Adesso dovrò:

vedere se in qualche modo la coppia uscita era estrapolabile secca...

vedere qual'è il numero massimo di estrazioni che posso far analizzare allo stesso algoritmo direttamente dal modello online senza passare da script python

provare a costruire con codellama, cgpt o copilot lo script python basato su questo algoritmo... di tipo "Riduzione Predittiva" di Y.C. per ovviare al problema del massimo numero di caricamento di tutte le estrazioni di archivio...

testare altri algoritmi AI similari tra i 65 per adesso elencati dall'AI stessa...

valutare altri range temporali oltre alle 100 ultime es testate con successo...

vedere se anche il solo gruppo delle 5 risultanze unite può essere utilissimo come “cartina tornasole” e filtro aggiuntivo a qualsiasi altro tipo di analisi per A a colpo (es. incmaxp x A in c18 , incmax o incmax III x T in c20 ecc...)

cercare di capire quale delle cinque c5 era la più probabile e perchè...

[continue...]

cedolina di conferma "evento... AI"

chatgpt python e lotto

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