見出し画像

【競馬・統計予測】阪急杯・GⅢ

独自に収集したレース予測に役立つかもしれない統計情報です。


■ 展開予測指数(2024.2.24確定版)

展開予測指数一覧

■ 先行指数
今回の距離と同距離もしくは、前後200mに出走時のスタートから3Fの平均速度を基に各レースの速度偏差値を求め、その平均をとることで「先行指数」としています。

■ 追込指数
同じく今回の距離と同距離もしくは、前後200mに出走時のゴールまでラスト3Fの平均速度を基に各レースの速度偏差値を求め、その平均をとることで「追込指数」としています。

■ 前傾傾向
スタートから3Fのタイムと、ゴールまでのラスト3Fのタイムを合計し、その合計タイムに占めるスタートから3Fのタイムの割合を出すことで前傾傾向を表しています。「先行指数」が高くてもこの「前傾傾向指数」が高くない場合は、先行馬ではなく能力が高い馬ということになります。上記の展開分析データ分布図で右上のエリアに位置する馬がこれに当たります。

■ 平均位置取り
最初のコーナー時点での位置取りを「順位/頭数」の比率で求め、その平均をとることで「平均位置取り比率」としています。

■ 先行指数×追込指数データ分布

「追込指数」を縦軸、「先行指数」と横軸とした散布図を描くと以下のようになります。簡単な見方としては、右寄りに位置するのが先行馬、左寄りに位置するのが追込馬となり、右上に位置する馬は万能で能力が高く、左下に位置する馬は「そういうこと」になります。

■ 隊列予測(2024.2.24追記)

最初のコーナーを迎えた時の隊列を以下の要素から予測。

・先行指数
・平均位置取り比率
・枠順

隊列予測

■ 速度偏差値(2024.2.24確定版)

出走馬を対象に条件を芝1400m±200m(1200~1600m)としたときの速度偏差値Top20です。

速度偏差値Top20

条件を芝1400m±200m(1200~1600m)としたときの出走各馬の速度偏差値ベストスコアです。

速度偏差値ベストスコア

■ 速度偏差値
各競馬場別に芝・ダート別、距離別、馬場状態別に走破速度の平均と標準偏差を算出し、それらを基に計算した偏差値(仮想速度の基準となる値)

■ 仮想速度(2024.2.24追記)

【統計データで走破速度を予測】
過去のレースの走破速度(平均速度)を統計データとして分析し、今回の走破速度を予測した値を「仮想速度」(VRS)と呼んでいます。

枠馬   馬名    性齢 騎手 斤量 間隔  VRS 偏差値 RLV
1 01 ウインマーベル   牡5 松山弘 58  09  62.17 70.09 45.9
1 02 サンライズロナウド 牡5 古川吉 57  04  61.50 60.21 43.8
2 03 サトノアイ     牝6 田口貫 55  02  61.26 57.19 43.0
2 04 ルプリュフォール  セ8 岩田康 57  07  61.37 55.82 43.8
3 05 メイショウチタン  牡7 藤岡康 57  10  61.14 51.77 43.3
3 06 タマモブラックタイ 牡4 角田大 57  02  61.33 59.50 43.0
4 07 スマートクラージュ 牡7 池添謙 57  24  61.78 68.57 43.9
4 08 カルロヴェローチェ 牡4 酒井学 57  02  61.27 57.16 43.1
5 09 サトノレーヴ    牡5 小崎綾 57  43  61.59 70.11 42.7
5 10 デュガ       牡5 松若風 57  02  61.43 62.48 43.1
6 11 ボルザコフスキー  牡5 ムルザ 57  02  61.58 67.34 43.1
6 12 ホープフルサイン  牡8 原優介 57  04  61.30 53.54 43.8
7 13 ワールドウインズ  セ7 角田大 57  02  61.58 67.34 43.1
7 14 エンペザー     牡5 高倉稜 57  02  61.51 64.95 43.1
7 15 ダノンティンパニー 牡6 ルメー 57  06  61.60 68.48 43.0
8 16 アサカラキング   牡4 斎藤新 57  03  61.30 62.12 42.4
8 17 カリボール     牡8 和田竜 57  02  61.23 56.45 43.0
8 18 メイショウホシアイ 牝6 泉谷楓 55  10  61.39 60.54 43.2

仮想速度(VRS)出馬表
仮想速度・信頼区間95%

■ レイティングスコア(2024.2.24確定版)

※【β版・試験運用中】

レイティングスコア一覧
レイティングスコア比較

■ 最後に

最後までお読みいただきありがとうございます。
この記事が気に入っていただけたり、何かお役に立てたら、スキ、コメント、フォローをお願いします。

何かお役に立てる情報があれば、サポートいただけると嬉しいです。 いただいたサポートは、今後の分析と研究に使わせていただきます。