号码分布工具
按统计区间、点数集合与名称标签生成频次切片，集中查看各点数的出现次数、样本占比和相对强弱。当前页面使用固定演示样本展示计算方式，不连接实时开奖源，也不会将演示结果表述为即时数据。
STAT TABLE / 分布明细
| 点数 | 出现次数 | 样本占比 | 相对指数 | 区间状态 |
|---|---|---|---|---|
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| 完整切片合计 | 100% | 相对指数以均匀分布基准 100 计算 | ||
“较高”“接近均值”和“较低”只描述当前固定样本内的相对位置。单个点数的理论均分基准为完整观察量的六分之一，相对指数高于基准时数值超过 100，低于基准时数值小于 100。筛选小号、大号、单号或双号后，占比仍以完整切片为分母，因此不同集合之间可以保持一致的比较口径。
CHART / 频次刻度
横向刻度以当前完整切片中的最高次数为视觉上限，使点数之间的差异更容易辨认。刻度长度用于比较，不应脱离表格中的次数与占比单独解读；切换统计区间后，上限也会随该切片重新计算。
先比较同一统计区间内各点数的次数，再查看占比与相对指数。若需要比较两个区间，应分别生成视图并保持名称标签、号码集合与统计口径一致，避免把不同分母下的数值直接并列。
页面中的状态是对历史样本分布的描述性分层，并不表达下一期倾向。区间越短，局部差异通常越醒目；扩大观察窗口有助于查看这种差异是持续存在，还是只出现在局部片段。
Distribution is a slice
频次是一段记录的截面，不是结果的预告。
将频次表与原始开奖记录、遗漏序列和趋势图放在同一观察框架中，才能看清次数、间隔与时间顺序分别回答什么问题。
交叉查看
频次会压缩记录顺序，因此适合回答“出现了多少次”，却不能单独说明“何时出现”或“间隔多久”。继续查看遗漏、走势和原始归档，可以把分布结果放回具体期次中核对。