真面目に統計で競馬を考える「闘計馬」経過報告「予想に役立ちそうなデータの選別の仕方」(2022/06/27 昼)

過去データ１０年分とかケチくさいこと言わないで
1986年からのデータ取りました。340MBです。
聞いたところでは調教師の現役年数は40年超えることもあるらしいので
取れるだけとっていいでしょう。

種牡馬の現役時代のデータも参考になるかもしれません。
種牡馬の気性が荒っぽい（標準偏差が高い）と
子供にも遺伝するのでしょうか！？
人間だったら男は標準偏差高そうだし、女性は低そうですよね。
牝馬の標準偏差が低いかどうかとか気になりませんか？
私は競馬は素人なんで「どのデータが予想に役立つのか」
全然知らないので
感覚的に予想に役立ちそうとか立たなさそうとか判断してます。

「プログラム設計の着想」という本によると
「封筒の裏計算」という話があるのですが
簡単に説明するとハドソン川に
１年間に流れる流量を予想するときに
川幅と川底の深さに見当をつけて
１分間に流れる流量を何となく暗算したり
封筒の裏に計算したりして目星を立てられるようにしろ
というような話なのですが
そういう「当たらずとも遠からず」な目星を立てて
プログラムで計算した時の誤差が何％以内なら
計算式も正しかろうと見当を立てられないと
全然見当違いなシステムが出来上がるよという話です。

競馬予想を統計で計算するのにどのデータが重要かとか
AIに学習させるデータを検討したりするのも
こういう封筒の裏計算の考え方と似たようなものです。

競馬の場合は検算のしようがありませんが
データが予想に役立ちそうかどうかは
コンピューターに計算させて統計をとればよいのです。

プログラム設計の着想

プログラマのうちあけ話―続・プログラム設計の着想