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통계

로또 당첨번호 합계 분포 — 평균·중앙값·최빈 합

역대 1236회차 (제 1회 ~ 제 1236회) 6개 본번호 합의 분포입니다. 6/45의 합 가능 범위는 21 ~ 255이며, 실제 데이터에서는 48 ~ 238 사이에 분포합니다.

평균

138.3

중앙값

138.0

최빈값

144

총 25회

평균 ±15 구간

36.9%

456회 / 1236회 중

합계 분포 히스토그램 (15단위 구간)

각 합계 구간에 해당하는 회차 수.

  • 21-35
    00.0%
  • 36-50
    20.2%
  • 51-65
    50.4%
  • 66-80
    302.4%
  • 81-95
    675.4%
  • 96-110
    12310.0%
  • 111-125
    19315.6%
  • 126-140
    24319.7%
  • 141-155
    20916.9%
  • 156-170
    17314.0%
  • 171-185
    1149.2%
  • 186-200
    524.2%
  • 201-215
    191.5%
  • 216-230
    50.4%
  • 231-245
    10.1%
  • 246-255
    00.0%

합계 최고 회차 TOP 5

6개 번호 합이 가장 컸던 회차 (이론 최대 255)

합계 최저 회차 TOP 5

6개 번호 합이 가장 작았던 회차 (이론 최소 21)

※ 합계가 평균 근처에 몰리는 것은 가능한 조합 수가 평균 근처에서 많기 때문(중심극한정리와 유사한 효과)이며, 평균에 가까운 합을 골라야 더 잘 맞는다는 의미가 아닙니다. 매 회차는 독립 시행입니다.

왜 합계는 종 모양으로 분포할까?

1~45에서 6개를 고르는 조합은 총 8,145,060가지입니다. 이 조합들의 합을 전부 계산해 보면 이론적 평균은 (1+45)/2 × 6 = 138이고, 합이 138 근처인 조합의 개수가 압도적으로 많습니다. 예를 들어 합이 정확히 21이 되는 조합은 {1,2,3,4,5,6} 단 하나뿐이지만, 합이 138이 되는 조합은 수만 가지에 달합니다. 히스토그램이 종 모양이 되는 이유는 추첨기의 성향이 아니라 순수하게 경우의 수의 구조 때문입니다.

실제 데이터의 평균(138.3)과 중앙값(138.0)이 이론값 138에 근접해 있다는 사실은, 역대 1236회의 추첨이 이론적 무작위 모형과 잘 일치한다는 검증 결과이기도 합니다.

일부 로또 관련 서적이나 유료 서비스는 “합이 100~175인 조합만 골라라”는 식의 ‘합계 필터링’ 전략을 판매합니다. 이 전략이 그럴듯해 보이는 이유는 실제로 당첨 조합의 상당수가 그 구간에 들어오기 때문입니다. 하지만 이는 그 구간에 속한 조합의 개수 자체가 많기 때문이지, 그 구간의 개별 조합이 더 잘 뽑혀서가 아닙니다. 어떤 조합을 사더라도 확률은 8,145,060분의 1로 동일하며, 합계 필터는 확률을 높이는 것이 아니라 선택지를 줄일 뿐입니다. 이 페이지는 그런 주장들을 데이터로 직접 검증해 볼 수 있도록 원자료를 제공하는 데 목적이 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 로또 6개 번호 합의 평균은 얼마인가요?
역대 1236회차 본번호 6개 합의 평균은 약 138.3, 중앙값은 138.0, 최빈값은 144(총 25회)입니다. 이론상 가능한 범위는 21(1+2+3+4+5+6)부터 255(40+41+42+43+44+45)까지입니다.
Q. 역대 합계가 가장 컸던 회차와 가장 작았던 회차는?
합계가 가장 컸던 회차는 제 196회로 합 238이며, 가장 작았던 회차는 제 312회로 합 48입니다.
Q. 특정 합계 구간의 번호 조합이 나올 확률이 더 높나요?
평균에 가까운 합계 구간(약 123~153)에 속하는 회차가 전체의 36.9%로 가장 많습니다. 다만 이는 합산 가능한 조합 수가 평균 근처에서 많기 때문이며, 개별 조합의 당첨 확률은 모두 동일합니다.
Q. 합계 필터링으로 조합을 고르면 당첨에 유리한가요?
아니요. 합계 필터는 살 수 있는 조합의 범위를 좁힐 뿐, 개별 조합의 당첨 확률(8,145,060분의 1)은 바꾸지 못합니다. 유료 '합계 전략' 상품의 근거는 통계적으로 성립하지 않습니다.

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