위치 1: 이 집합의 8.6%
이 집합의 18.9%에서 어느 위치든 출현
글자와 위치, 단어 집합을 재현 가능한 수치로 비교
사이트의 Core 정답 2,000개와 허용 추측 9,983개에서 모든 글자를 비교하고, 영어 다섯 글자가 흔한 위치와 드문 위치를 확인합니다.
26 × 5
단어 집합과 집계 규칙을 바꾸고, 글자를 선택해 다섯 위치를 읽거나 같은 공개 데이터로 영어 다섯 글자를 검사하세요.
포함 수는 한 단어에서 한 번만 셉니다. GEESE는 E를 포함한 단어 한 개입니다.
선택한 글자 프로필
| 글자 | 위치 1 | 위치 2 | 위치 3 | 위치 4 | 위치 5 | 전체 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 6.4%127 | 14.1%281 | 13.5%269 | 6.9%138 | 2.8%56 | 40.5%#2 | |
| 7.4%149 | 0.6%12 | 2.3%46 | 1.0%19 | 0.4%8 | 11.0%#18 | |
| 8.6%171 | 1.3%25 | 2.3%46 | 6.6%132 | 1.4%27 | 18.9%#10 | |
| 4.0%80 | 0.9%18 | 3.5%70 | 2.7%53 | 7.5%150 | 17.5%#12 | |
| 2.8%56 | 10.2%204 | 8.0%160 | 16.0%320 | 18.1%362 | 47.4%#1 | |
| 6.3%125 | 0.2%4 | 0.8%15 | 1.3%26 | 1.1%22 | 8.9%#19 | |
| 4.4%87 | 0.4%7 | 3.4%68 | 3.3%65 | 1.6%31 | 12.4%#17 | |
| 3.2%63 | 6.7%134 | 0.5%10 | 1.2%24 | 5.7%113 | 16.9%#13 | |
| 1.0%20 | 9.6%192 | 11.4%227 | 6.6%132 | 0.4%8 | 28.1%#7 | |
| 1.0%19 | 0.1%1 | 0.1%2 | 0.1%2 | 0.0%0 | 1.2%#26 | |
| 0.9%17 | 0.4%7 | 0.7%13 | 2.3%46 | 4.6%91 | 8.4%#20 | |
| 4.1%82 | 8.2%164 | 4.2%84 | 6.2%124 | 6.2%124 | 26.2%#8 | |
| 4.9%97 | 1.6%31 | 2.8%55 | 2.7%54 | 1.6%31 | 12.5%#16 | |
| 1.9%38 | 3.1%62 | 6.6%131 | 8.1%162 | 5.9%117 | 24.3%#9 | |
| 1.6%32 | 12.9%258 | 10.2%204 | 6.3%125 | 2.3%45 | 29.5%#5 | |
| 6.3%126 | 2.5%49 | 2.3%46 | 2.1%42 | 2.1%41 | 14.3%#15 | |
| 1.0%20 | 0.3%5 | 0.1%1 | 0.0%0 | 0.0%0 | 1.3%#25 | |
| 4.3%86 | 11.1%222 | 7.4%149 | 6.4%127 | 8.8%176 | 35.8%#3 | |
| 16.3%326 | 0.8%16 | 3.3%65 | 7.0%140 | 5.3%105 | 30.0%#4 | |
| 6.9%138 | 3.7%74 | 4.7%93 | 6.0%120 | 10.5%211 | 29.1%#6 | |
| 1.0%20 | 7.7%154 | 6.5%129 | 3.2%63 | 0.1%2 | 18.1%#11 | |
| 2.0%40 | 0.6%12 | 2.4%47 | 2.2%43 | 0.0%0 | 6.9%#22 | |
| 3.5%69 | 2.0%40 | 1.1%21 | 1.1%21 | 0.4%9 | 8.0%#21 | |
| 0.1%1 | 0.5%10 | 0.9%17 | 0.1%1 | 0.3%6 | 1.8%#23 | |
| 0.4%9 | 0.8%16 | 1.1%21 | 0.2%3 | 13.1%261 | 15.5%#14 | |
| 0.1%2 | 0.1%2 | 0.5%11 | 0.9%18 | 0.2%4 | 1.6%#24 |
이 프로필은 포함 범위와 위치를 설명합니다. 엔트로피 점수나 최적 시작 단어라는 판정이 아닙니다.
위치 1: 이 집합의 8.6%
이 집합의 18.9%에서 어느 위치든 출현
위치 2: 이 집합의 11.1%
이 집합의 35.8%에서 어느 위치든 출현
위치 3: 이 집합의 13.5%
이 집합의 40.5%에서 어느 위치든 출현
위치 4: 이 집합의 8.1%
이 집합의 24.3%에서 어느 위치든 출현
위치 5: 이 집합의 18.1%
이 집합의 47.4%에서 어느 위치든 출현
선택과 검사한 단어는 이 브라우저에만 남습니다. 조회 내용을 서버로 보내지 않습니다.
독립적인 설명 모델입니다. 로컬 Core 정답 2,000개와 허용 추측 9,983개를 쓰며 공식 Wordle 정답 목록이나 WordleBot이 아닙니다.
Wordle 글자 빈도: 글자 빈도는 하나의 보편적인 숫자가 아닙니다. 현재 로컬 Core 집합에서는 E가 2,000개 중 948개 단어에 있지만, 9,983개의 넓은 허용 추측 집합에서는 A를 포함한 단어가 가장 많습니다. 그래서 결과마다 대상 집합, 분모, 집계 규칙, 측정 날짜를 함께 보여 주고 한 순위를 영구적인 정답으로 제시하지 않습니다.
Wordle 글자 빈도: 페이지는 게임과 함께 배포되는 동일한 대문자 로컬 배열을 읽습니다. 정답 보기는 선별한 Core 2,000개, 추측 보기는 중복을 제거한 허용 항목 9,983개에서 시작합니다. 모든 단어가 다섯 글자이므로 집계 전 분모는 정답 10,000칸 또는 허용 추측 49,915칸입니다. 집합을 바꿀 때마다 순위, 비율, 중복 단어 수, 포함 범위, 입력 단어 프로필을 선택한 분모로 다시 계산합니다.
Wordle 글자 빈도: Core 정답은 좁고 선별된 로컬 목표 모델입니다. 허용 추측은 플레이 가능한 더 넓은 어휘입니다. 같은 글자의 순위가 집합마다 달라질 수 있습니다.
Wordle 글자 빈도: 포함 수는 글자를 가진 단어를 전체 단어로 나눕니다. 출현 수는 모든 복사본을 전체 다섯 글자 칸으로 나눕니다. 두 합계를 화면에 밝힙니다.
Wordle 글자 빈도: 단어 집합, 중복, 위치, 전략 순위는 서로 다른 질문에 답하므로 분리해서 읽어야 합니다.
| 보기 | 분자 | 분모 | 적합한 용도 | 중요한 한계 |
|---|---|---|---|---|
| Wordle 글자 빈도: 단어 포함 | Wordle 글자 빈도: 글자를 한 번 이상 가진 단어 | Wordle 글자 빈도: 선택 집합의 모든 단어 | Wordle 글자 빈도: 글자가 퍼진 정도 비교 | Wordle 글자 빈도: 두세 번 있어도 한 번만 집계 |
| Wordle 글자 빈도: 전체 출현 | Wordle 글자 빈도: 선택 글자의 모든 복사본 | Wordle 글자 빈도: 다섯 글자 단어의 모든 칸 | Wordle 글자 빈도: 중복 글자의 영향 확인 | Wordle 글자 빈도: 비율은 칸 점유율이며 단어 확률이 아님 |
Wordle 글자 빈도: 2026년 8월 1일 측정에서 E는 Core 2,000개 중 948개, 47.4%에 있고 10,000칸 중 1,102칸, 11.0%입니다. 허용 집합에서는 A가 9,983개 중 4,798개, 48.1%에 있고 49,915칸 중 5,634칸입니다. 공개 로컬 배열에서 얻은 수치이며 비공개 일정 주장이 아닙니다.
Wordle 글자 빈도: 문자 통계를 이용한 시작 단어 연구의 방법과 범위를 확인하세요.
Wordle 글자 빈도: 올바른 글자 확률 연구를 별도 전략 모델과 사람 사용의 한계로 확인하세요.
Wordle 글자 빈도: 인용문은 익숙한 게임 규칙을 정의합니다. 논문의 단어 목록과 추천은 로컬 집합으로 가져오지 않습니다.
“The goal of the game is to guess a five-letter English word within six tries.”
Nisansa de Silva, Selecting Seed Words for Wordle using Character Statistics
Wordle 글자 빈도: 높은 비율을 추측으로 바꾸기 전에 표시된 모집단과 지표가 목적에 맞는지 확인하세요.
Wordle 글자 빈도: 집합과 집계 규칙에 따라 다릅니다. 이 빌드의 Core 정답에서는 포함 수와 출현 수 모두 E가 1위입니다. 넓은 허용 추측에서는 두 지표 모두 A가 1위입니다. 화면은 이 모델 경계를 계속 보여 줍니다.
Wordle 글자 빈도: 포함 수는 한 단어에서 글자를 한 번 세고 단어 수로 나눕니다. 출현 수는 모든 복사본을 세고 단어 수의 다섯 배로 나눕니다. 중복은 포함 수를 늘리지 않고 출현 수만 늘릴 수 있습니다.