短样本为什么容易显得“偏”
当有效期数较少时，少量结果就可能明显改变百分比。阅读短窗口时，应优先看原始数量和样本长度，再看比例；比较两个窗口时，还要确认它们采用相同的缺失处理和时间边界。只比较百分数而忽略分母，会放大视觉差异。
样本窗锁 · 图表之前必须完整披露
01 / 起止时间
以记录首期与末期为边界
同时写明日期、时间口径与对应期号，避免把不同自然日或不同时区的数据直接拼接。
02 / 有效期数
只统计结果完整的 N 期
分母必须是纳入计算的有效记录数，而不是理论期数或页面抓取行数。
03 / 缺失处理
缺失、重复与异常分别标记
无法核对的记录不补猜；重复期号先去重，处理数量应在样本说明中单列。
04 / 更新时间
与图表版本同步留痕
更新时间说明这张图覆盖到哪里，不应被理解为固定开奖时刻或持续无中断更新承诺。
当前展示原则： 没有与图表绑定的真实样本元数据时，不填入看似精确的历史数量。
锁定历史样本奇偶分布 / ODD–EVEN
奇偶比不是一条结论，而是三组必须同时阅读的数
PC28最终结果位于0至27。按整数奇偶性分类，1、3、5一直到27属于奇数，0、2、4一直到26属于偶数；两个类别在完整结果空间中各包含14个数。这个“14对14”描述的是分类集合本身，并不是任何历史样本应当出现的固定比例。历史统计需要重新计算样本内的奇数期数、偶数期数以及二者占有效样本的比例。
奇偶样本读取框架
数量用于核对，比例用于比较不同长度的样本窗。
O ÷ N
奇数占比
奇数结果
O / N × 100%
偶数结果
E / N × 100%
条带长度为结构示意，不代表本站未披露样本的实际历史占比。正式图表应在末端标出数量、百分比与四舍五入规则。
有效样本
N
通过期号去重和结果完整性检查后纳入的记录总数。
奇数数量
O
结果除以2后余数为1的样本数量。
偶数数量
E
包含结果0在内，能被2整除的样本数量。
最基本的交叉核验是 O + E = N。如果不相等，应先检查缺失值、重复期号或无法解析的结果，而不是直接发布比例。
奇偶比与连续出现是两件事
奇偶比汇总一个样本窗内的总量，连续段则描述结果在时间序列中的排列。相同的奇偶数量可以形成完全不同的先后顺序，因此总体比例不能替代连迹图，连续段也不能证明后续结果会向另一类别回补。
分类矩阵 / DISTRIBUTION
从大小到0–27：每一层口径都要分开
同一期开奖结果可以同时拥有多个属性。例如某个结果既属于“大”，也可能属于“奇”，还可能落入极值区间。分类之间存在包含或交叉关系，因此不能把大小、单双、四种组合、极值和具体结果的数量相加后当作总样本。
统计表应把互斥分组放在同一层比较，把交叉属性放在矩阵中阅读。所有分类都以最终0至27结果为对象，而不是直接对Keno二十个源号码计数。
大小区间
小 0–13 / 大 14–27
两个区间各含14个可能结果。历史数量按最终结果落入的区间统计，集合规模相同不等于任意样本中的实际数量必然相同。
四种组合
小奇、小偶、大奇、大偶
四格互斥且合计应等于有效样本N。它能定位奇偶差异主要出现在哪个大小区间，但不能脱离样本长度单独判断。
极值区间
0–5 / 22–27
两端区间各包含6个结果。极值统计描述样本中落在两端的次数；中间区域不应被误记为缺失，它只是“不属于极值”。
具体结果
0至27逐项计数
28个结果的频数相加应等于N。排序时需要保留结果编号，避免只展示高低柱而丢失每根柱对应的数字。
属性交叉矩阵
四格合计必须回到N
奇
偶
小
S∩O小奇数量
S∩E小偶数量
大
B∩O大奇数量
B∩E大偶数量
横向相加可还原奇数与偶数数量，纵向相加可还原小与大数量，四格总和还原有效样本数。这三次回算是发现分类错误的直接方法。
0–27 频数槽
具体结果图要保留零值位置
结果 0 的结构示意柱
结果 1 的结构示意柱
结果 2 的结构示意柱
结果 3 的结构示意柱
结果 4 的结构示意柱
结果 5 的结构示意柱
结果 6 的结构示意柱
结果 7 的结构示意柱
结果 8 的结构示意柱
结果 9 的结构示意柱
结果 10 的结构示意柱
结果 11 的结构示意柱
结果 12 的结构示意柱
结果 13 的结构示意柱
结果 14 的结构示意柱
结果 15 的结构示意柱
结果 16 的结构示意柱
结果 17 的结构示意柱
结果 18 的结构示意柱
结果 19 的结构示意柱
结果 20 的结构示意柱
结果 21 的结构示意柱
结果 22 的结构示意柱
结果 23 的结构示意柱
结果 24 的结构示意柱
结果 25 的结构示意柱
结果 26 的结构示意柱
结果 27 的结构示意柱
0
5
13
21
27
即使某个结果在样本中没有出现，也应保留它在横轴上的位置并标记为零，而不是删除该类别。否则横轴会从28项缩短，读者容易把相邻柱误认为相邻数字。
解读边界
统计描述已经发生的样本，不替未来结果发言
历史分布可以回答某段样本中各类结果出现了多少次、占比如何、是否形成连续段，以及不同样本窗之间有什么可观察的差异。它不能证明下一期更可能出现某个数字、某个奇偶属性或某个大小区间。一次历史偏离也不自动产生“回补”义务，长时间接近某个比例同样不是未来保持该比例的承诺。
加拿大28结果由公开的BCLC Keno二十个号码按固定取位、分组求和与末位相加方式得到，最终范围为0至27。算法可用于核对某期结果是否计算一致；统计则用于汇总多期结果。验算解决“这一期怎么算出来”，分布解决“这段历史如何构成”，两者都不承担预测功能。
继续阅读时，保留三个问题
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1
分母是什么？是完整历史、特定日期，还是滚动窗口中的有效期数。
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2
分类是否互斥？确认各项能否相加，以及总和应该回到哪个基数。
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3
图表描述什么？区分数量、占比、时间顺序和结果空间，不从一种图替代另一种结论。