=============指数 開発室============== (287ﾚｽ)
上下前次1-新
1(1): うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:24 AAS
予測精度の高い独自の指数を開発するスレ。
【重回帰分析】を利用する予定。
完成時期は未定。
2(1): うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:26 AAS
重回帰分析とは
結果となる変数のデータの変動が原因となる変数のデータの変動によって
どの程度説明されるかを分析する手法が回帰分析です。
２つ以上の変数で他の変数を回帰することを重回帰といいます。
例えば、Ｙ ＝ ａＸ１ ＋ ｂＸ２ ＋ ｃＸ３ ＋ ｄＸ４ ＋ ｅ
というとらえ方をしたとき、Ｙを目的変数、Ｘ１やＸ２、Ｘ３、Ｘ４を説明変数といいます。
最小２乗法により、回帰係数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅを求めます。
この手法は、競馬にも応用できます。
目的変数にレース結果のデータ、説明変数に競馬に関する情報のデータをサンプリングし、重回帰分析を行います。
求めた重回帰式は競馬の予想に利用できます。
省4
3: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:29 AAS
当初の目標は
対象はとりあえず芝・ダート重賞とし、
独立変数を芝の状態、上がり順位、騎手・厩舎リーディング、オッズなどのなかから説明率の
大きいものを優先して採用し、直接予測順位を出す、もしくはそれに手を加え指数として算出する。
また、それを応用し、波乱度（単勝オッズ、馬連オッズなどを基準に）を出す。
と同時に、データの入手法を決定。
手入力かターゲットなどを利用か。
4(1): うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:32 AAS
このサイトでは５０５５のレースデータを利用し、以下の標準回帰係数を算出している。
外部ﾘﾝｸ[htm]:keibasoft.club.mepage.jp
指数＝（0.059958×◎印の数＋0.0697×○印の数＋0.04401×▲印の数
＋0.017523×△印の数＋0.029653）×１００
5: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:34 AAS
＞スポーツ新聞の「人気度チェック」（日刊スポーツ「人気度チェック」、スポーツニッポン「人気度チェック」等、
＞競馬専門紙本紙予想◎○▲△印の１０紙集計値）を過去5,055レース、延べ68,575頭について、出走頭数別、
＞◎○▲△印分布パターン別に重回帰分析を行い、求めた８４種類の重回帰式で指数を算出し、競馬予想します。
これだけのデータ数を自分で入力したのか・・・はたして・・・
＞本ソフトでは、求めた重回帰式を１００倍して整数化した値を指数としています。
ふむふむ
6: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:35 AAS
こんな感じに自問自答しながら研究していくスレなのでレスは不要です。
7: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:40 AAS
15,750 円ってこのソフトは詐欺
重決定係数が0.223というのはレース結果の2割しか説明できてないことを意味する。
>>1で予想精度の高いとしている以上、重決定係数を0.5に近づけることが目標。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
独立変数（説明変数）全体が従属変数（基準変数）を予測・説明する程度
重決定係数（R2[大文字のRの２乗]）という
8: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:45 AAS
メモ
外部ﾘﾝｸ[html]:www1.odn.ne.jp
＞但し、回帰分析だけでは不十分で、脚質、展開、枠順などの要素も予測に取り入れています。
＞レーコード タイムを基準とした、タイムの比較、騎手、血統、枠順等々、相関係数（ｒ）など
耳慣れない用語を、目にしたのも、この本でした。
＞競馬予測の為の条件はありませんが、一つだけ、それは前３走、国内でのレースデータが
必要です。前３走中に、外国でのレースが含まれると予測が出来ません。
＞基本的に、走破時計を指数に変換する方法は、いろんな本がでていますが、そんなに差違はありません。
＞従来の走破指数の計算では、ダートの指数が、高めに算出されたり、また馬場差についても、
クラス別、距離別に集計された時計平均と、走破時計の差を平均し使っています。
省2
9: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:47 AAS
メモ
外部ﾘﾝｸ[html]:www.geocities.jp
＞競馬の成績に影響すると思われる要因（変数）を次々と列挙してみました。
＞しかしながら過度に「説明変数」の数を増やすと、重回帰式の操作性が悪くなる。
デ−タをたくさん集めなければいけなくなるし、その集めたデ−タをインプットしなければいけなくなり大変。
また統計学的には推定量に誤差をもたらしうる多重共線性の問題が生じてくるのである。
＞具体的には騎手連対率・馬の連対率（芝・ダ・距離）・厩舎の連対率・ハンデ重量・出走回数・前走着順・
重の巧拙だけであり
10: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:50 AAS
メモ
外部ﾘﾝｸ:keibasoft.club.mepage.jp
＜主な研究素材＞
●日刊スポーツ「人気度チェック」、スポーツニッポン「人気度チェック」（競馬専門紙本紙予想◎○▲△印の１０紙集計値）
●競馬ブック 「レイティング」
●日刊スポーツ 「コンピ指数」
●スポーツニッポン 「能力ID」
●JRA-VAN Data Lab. 「オッズ」「馬、騎手、調教師の勝率、連対率等」
11(1): 藤原琢己◆AE86.wHHHQ 2006/09/06(水)07:51 AAS
それでは
今日、紀子様に男の子が生まれる指数でも
12: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:57 AAS
メモ
y=1.266246-8.7×10-5×(通算勝利数)+1.131092×(通算勝率)-0.01951×(頭数)-0.02451×(年齢)-0.11879×(オッズ)+(場所)
＞理由として、取り扱うレース数の不足、馬に対する要因の不足、レースのグレード分けといったことが挙げられる。
今後の課題として各馬の前走前々走の成績、枠番等の新たな説明変量の追加と、データの追加・検討が必要と考えられる。
通算勝利数…騎手の通算勝利数
通算勝率 …騎手の通算勝率
場所 …函館の時は、-0.10713
13: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)07:59 AAS
>>11
あっ、今日生まれるんですか！
男がすきな男の子が生まれる気がします
14(1): うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)08:06 AAS
【予測因子】
競馬専門紙本紙◎○▲△の数／脚質／展開／枠順／レーコードタイムを基準としたタイムの比較
騎手／血統／枠順／前３走国内でのレースデータ（？）／走破時計／馬場差／クラス／距離
騎手の勝率・連対率／馬のの勝率・連対率（芝・ダ・距離）／厩舎のの勝率・連対率／ハンデ重量
出走回数／前走着順／重の巧拙／オッズ・人気／能力ID（スポニチ）／コンピ指数（日刊）／
レイティング（競馬ブック）／騎手の通算勝利数／騎手の通算勝率／騎手リーディング順位
場所
15: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)08:07 AAS
今日はこれくらいで終了
16: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)08:07 AAS
思ったよりサイトがたくさんあって、比較しながらできそうです。
17: うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)08:11 AAS
ワロタ
外部ﾘﾝｸ[html]:www.custom-project.jp
18: 伊庭かおり◆9Y.iabMjF. 2006/09/06(水)10:29 AAS
馬鹿でもわかりやすくいってください
19(1): 伊庭かおり◆9Y.iabMjF. 2006/09/06(水)10:31 AAS
人気度チェックより人気のない馬買ってればそこそこ儲かるんじゃないの
そうなると藤沢は一生かわんでいい
20(1): うなぎ◆.vGOkeibaU 2006/09/06(水)12:08 AAS
>>19
競馬を予想するとき、さまざまな予想ファクターがあるよね。
たとえば>>14みたいに。もっと限りなくあるだろうけど。
そういったファクターがすべて同等の役割を果たしているわけではなくて、
たとえば前走着順＝4の影響力に対して、ハンデ重量は＝0.4、そして騎手連帯率＝-0.2
（この場合、前走着順が1増えると着順が4さがり、ハンデが1キロ増えるほど順位が0.4下がり、
騎手リーディングが上がるほど順位が1あがるほど順位が0.2あがる。）
というように重み付けが違うはずなんです。
実際は人の頭の中で予想で重要なのはコンピ指数なんだ！とか馬場適正なんだ！
決めているけど、何が重要な役割をはたしているかこれまでの膨大なデータか
省1
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
あと 267 ﾚｽあります
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ
ぬこの手 ぬこTOP 0.134s*