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📐 Dice Fairness Chi Square 計算機

專業免費的 Dice Fairness Chi Square 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
56.55% 上尾卡方,df = 5
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

這個計算器的功能

這款「骰子公正性卡方檢定計算器」能幫你判斷一顆六面骰子究竟公不公正(是否每一面機率均等)。你只要輸入 1 到 6 每個點數各自出現了幾次,它就會執行皮爾森卡方適合度檢定(Pearson chi-square goodness-of-fit test),把你實際觀察到的次數和「理論上應該均勻分布」的期望值互相比較。這完全是數學統計,不涉及任何地區規則,因此世界各地的用法都一樣。

使用方法

把骰子擲很多次,並逐一記錄每個點數出現的次數,再把這六個點數的次數分別填進去。計算器會算出每一面的期望次數、卡方檢定統計量,以及一顆「真正公正的骰子」會出現至少這麼大偏差的累積(上尾)機率。機率高代表骰子看起來公正;機率低則暗示它可能有偏差(灌鉛或不均勻)。

公式說明

設 N 為總擲骰次數,k = 6 為面數。每一面的期望次數為 E = N / 6。檢定統計量為

x = \sum (((O_i - E)^2) ÷ (E))
其中 O_i 是第 i 面實際觀察到的次數。自由度為 df = k - 1 = 5,累積機率即卡方分布的上尾(存活)值:
P = erfc≤ft(√(x/2)\right) + √(((2x) ÷ (π))) · e^{-x/2} · ≤ft(1 + ((x) ÷ (3))\right)
以百分比表示。

範例演算

假設各點數出現的次數為 [3, 6, 4, 7, 2, 5],則 N = 27,E = 27/6 = 4.5。把各項偏差平方除以 E 後加總,約為 3.889。在 x = 3.889、df = 5 的條件下,上尾卡方機率大約是 56.6%。由於超過 50%,可以認為這顆骰子是公正的。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

為什麼擲的次數很少時,總是看起來「公正」?
樣本太小會產生偏小的卡方統計量與偏大的機率,因此這項檢定偏向保守。想得到有意義的結論,請把骰子擲很多次(最好上百次)。
機率低到多少才算不公正?
高於 \(50\%\) 看起來公正;\(20\text{–}50\%\) 屬於無法定論;低於 \(20\%\) 就值得懷疑;低於 \(5\%\) 則是強烈證據,建議別再用這顆骰子了。
這也能用在其他骰子上嗎?
本工具固定為六面(\(df = 5\))。相同的方法可推廣到 \(k\) 面的骰子,只要把自由度設為 \(df = k - 1\) 即可。