区间起点截断
可见样本从一段遗漏中途开始时，真实起点未知。此时保留“至少”语义，不将当前值伪装成完整长度。
遗漏序列分析工具
本地示例数据 · 可调整观察区间
加拿大28遗漏统计
从和值、大小单双与极值属性中选择观察对象，计算当前连续未出现期数与区间内已结束的完整间隔。工具明确标出截断边界和数据断点，不把无法确认的跨度强行计入。
对象
当前遗漏
最长完整
02 / 锁定对象
计算口径： 对象在当期出现时遗漏计为 0，之后每期未出现则逐期加 1。当前遗漏可能从观察区间之前已经开始，因此带“≥”时只表示可见样本确认的下界。
INTERVAL MATRIX / 03
遗漏数据矩阵
当前表格基于页面内置的说明性样本即时计算，用于演示筛选、断点与区间截断逻辑，并非实时开奖记录。完整间隔只统计两次出现点之间、且中间没有数据断点的连续段。
| 对象 | 最近出现期次 | 当前遗漏 | 完整间隔数 | 最长完整间隔 | 边界状态 |
|---|---|---|---|---|---|
样本不足时不计算均值或排名，避免用少量完整间隔制造缺乏依据的比较。
TIMELINE LENS / 04
连续未出现时序
出现点
未出现
数据断点
READING BOUNDARY / 05
先识别边界，再解释遗漏
遗漏是对历史序列中“连续未出现”状态的描述。它适合定位长短间隔、观察不同对象在同一口径下的变化，但不能单独构成下一期补出的依据。当前值较大，只说明截至样本末端仍未出现。
截断区间不等于完整间隔
如果对象在区间开始之前最后一次出现，页面只能确认它在可见范围内至少遗漏了若干期，因此用“≥”表示下界。只有被两个可确认出现点包围、且中间没有缺失期次的间隔，才进入最长完整间隔统计。
缺失期次断开
数据断点内是否出现无法确认，因此断点前后的未出现状态不能直接拼接。图中以虚线格单独标识。
同口径再比较
比较不同样本时，应保持对象定义、期次连续性和观察窗口一致。和值与属性遗漏不能直接混作同一分布。
结合序列观察
单个当前值信息有限。将出现点、完整间隔和长期样本并列查看，更容易辨别偶发长段与持续分布特征。