每投注 2 元的长期期望回报约 0.99 元。用样本内 10186 亿元真实销售额与派奖数据核对，并与规则规定的 50% 返奖率吻合。
单注投注 2 元。期望值 = Σ（各奖级概率 × 该奖级实际单注奖金）。固定奖级的金额是规则写死的，可以精确计算；一、二等奖按中奖注数均分，必须用真实派奖数据反推。
一、二等奖是浮动的：奖金总额固定，按中奖注数均分。于是不同期的单注奖金差别巨大——中奖人少时单注奖金高，中奖人多时单注奖金低。
陷阱：如果你简单地取"每期单注一等奖的算术平均"当作期望奖金，会算错。因为投注者并不是等概率地落在每一期上——你更可能中在"中奖人数多"的那些期上，而那些期的单注奖金恰好更低。这个现象叫中奖人数偏倚（size bias）。
而真正严格的恒等式更简洁：每张票在一期里的期望回报 = 该期派奖总额 ÷ 该期票数。用这个恒等式直接算全样本：
实测结构与规则设计高度吻合：每投入 2 元，长期期望回收约 0.992 元，期望净亏约 1.008 元，即 ROI ≈ -50.4%。
| 固定奖级 | 组合数 | 概率 | 单注奖金 | 对每 2 元的期望贡献 | 占投注额 |
|---|---|---|---|---|---|
| 三等奖 | 162 | 0.000914% | 3,000 元 | 0.027425 元 | 1.371% |
| 四等奖 | 7,695 | 0.043423% | 200 元 | 0.086846 元 | 4.342% |
| 五等奖 | 137,475 | 0.775771% | 10 元 | 0.077577 元 | 3.879% |
| 六等奖 | 1,043,640 | 5.889255% | 5 元 | 0.294463 元 | 14.723% |
这个偏倚陷阱不只是学术细节：本报告初稿就踩了它，用 716 万算出一等奖期望、把返奖率错误地抬到 56%，与真实数据（49.3%）明显冲突。发现冲突后倒查才定位到"必须按中奖人数加权"。这也说明凡是能与独立数据（此处是官方销售额与派奖额）核对的结论，都应该核对。
这是全报告里唯一存在"数学上可改善"的地方——但它改善的是"中了之后能分到多少"，前提是避开大众号码。详见方法 12。
期望值恒为负且无法被任何选号策略改变。购买行为在数学上等价于：确定性支付 2 元，换回一张期望价值约 0.99 元的彩票。奖金结构、奖池滚存、封顶规则都在同一方向上压缩回报。