奇偶统计
奇数与偶数按整数本身分类，0属于偶数。奇数占比等于奇数数量除以有效样本总数，偶数占比采用相同方法。两者反映已输入样本的构成，不代表下一期更可能出现哪一类结果。
浏览器本地统计工具
数据不会由本页自动联网获取
PC28结果统计与区间对比
粘贴一组或两组0至27的结果值，即可计算奇偶比、均值、极值和区间分布。工具只处理你在当前浏览器中输入的数据，适合核对历史样本或比较不同期次区间。
描述性统计结果
等待有效样本
输入至少一个0至27的整数并开始计算。页面不会自动补充、推测或抓取缺失结果。
样本数量
奇数 / 偶数
/
平均值
仅为样本算术平均
最小值 — 最大值
—
奇偶分布
0按偶数计入；百分比按当前有效样本计算。
奇数
偶数
结果分布
柱高表示该组出现次数
历史区间比较
与
| 指标 | 主样本差值 | ||
|---|---|---|---|
| 样本数量 | |||
| 奇数占比 | |||
| 平均值 | |||
| 数值跨度 |
当前工具执行描述性计算，不生成未来结果或概率结论。刷新页面后，尚未另行保存的输入可能丢失。
指标定义
如何阅读奇偶比与结果区间
平均值与跨度
平均值是全部有效结果之和除以样本数量；跨度是最大值减去最小值。平均值可帮助观察样本整体位置，跨度则描述覆盖范围，但两项指标都不能单独说明分布是否集中。
四段区间
四段模式将0至27划分为0–6、7–13、14–20和21–27，每段包含七个整数。固定边界便于让不同规模的历史区间使用同一口径进行横向比较。
逐值分布
逐值模式分别统计0至27每个结果的出现次数，适合检查具体数字是否在样本中出现。样本较少时，个别柱形差异容易受到少量结果影响，阅读时应同时留意样本数量。
比较时保持相同口径
先确认样本边界，再解释差异
两组数据应采用一致的结果定义和分隔方式。若一个区间包含缺失期次、重复值或不同长度的记录，页面仍会按实际输入计算，因此样本数量本身也是比较结果的重要组成部分。
样本解读
区间差异应放回原始记录核对
统计页面适合快速压缩信息：大量期次可以被概括为数量、比例、均值和分布。但概括不会保留结果的先后顺序，也无法说明某个差异是持续形成，还是由少数集中结果造成。看到明显变化后，可回到历史记录核对对应期次，或进入走势页面观察排列顺序。
当两个样本长度不同，百分比通常比原始次数更便于比较；当样本非常短时，则应同时查看次数，避免把一个结果造成的比例变化理解为稳定特征。工具中的“较均衡”“奇数较多”或“偶数较多”仅是对当前输入构成的简短描述。