【競馬･統計予測】土曜日メインレース @2024.2.10
独自に収集した、土曜日のメインレースの予測に役立つかもしれない統計情報です。（重賞競走は個別投稿記事をご参照ください。）
■ 対象レース
・小倉11Ｒ：紫川特別
・京都11Ｒ：洛陽Ｓ（L）
・東京11Ｒ：クイーンカップ･GⅢ
■ 小倉11Ｒ：紫川特別
・展開予測指数
・展開分析データ分布
・隊列予測
・速度偏差値
＞ 速度偏差値Top20
＞ 速度偏差値ベストスコア
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ベイパーコーン セ5 丸山元 58 03 59.23 63.42 41.7
1 02 パープルグローリー 牝5 秋山稔 56 04 58.63 51.56 41.6
2 03 ドゥラレジリエント 牡4 鮫島克 57 02 58.99 56.33 42.0
2 04 マルベリーシチー 牡4 斎藤新 57 09 58.60 49.11 41.9
3 05 スマートセプター 牡5 藤岡康 58 10 58.54 49.29 41.7
3 06 アイファーテイオー 牡4 藤懸貴 57 03 59.47 68.17 41.7
4 07 オセアフラッグ 牡4 丹内祐 57 04 59.11 61.28 41.6
4 08 トップスターサン 牡6 吉田隼 58 03 59.14 61.58 41.7
5 09 ロイガヴェーグル 牡4 北村友 57 07 58.87 56.07 41.7
5 10 ヴィンテージボンド 牡5 幸英明 58 10 58.54 49.29 41.7
6 11 アタカンテ 牝5 西塚洸 56 16 58.66 51.73 41.7
6 12 タイセイウォリアー 牡4 菱田裕 57 03 59.47 68.17 41.7
7 13 メイショウホマレ 牝5 小沢大 56 04 59.12 61.47 41.6
7 14 ナイトアクアリウム 牡4 長岡禎 57 05 58.57 50.77 41.6
8 15 ミヤジシャルマン 牡4 富田暁 57 03 59.42 67.17 41.7
8 16 アカノストロング 牡5 松本大 58 13 58.02 37.74 41.8
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
■ 京都11Ｒ：洛陽Ｓ（L）
・展開予測指数
・展開分析データ分布
・隊列予測
・速度偏差値
＞ 速度偏差値Top20
＞ 速度偏差値ベストスコア
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ワールドウインズ セ7 角田大 55 29 60.81 56.25 44.4
1 02 ダーリントンホール 牡7 坂井瑠 57 11 60.70 56.58 43.8
2 03 セッタレダスト 牡5 和田竜 55 23 60.64 62.59 42.5
2 04 オニャンコポン 牡5 秋山真 57 46 60.67 57.33 43.5
3 05 カルロヴェローチェ 牡4 岩田望 56 40 60.59 59.32 42.7
3 06 ダンテスヴュー 牡5 池添謙 55 13 60.58 53.72 43.6
4 07 エンペザー 牡5 高倉稜 55 05 60.22 44.00 43.3
4 08 デュガ 牡5 岡部誠 55 15 61.10 63.14 44.9
5 09 シャイニーロック 牡8 古川吉 56 05 60.55 51.73 43.8
5 10 リューベック 牡5 酒井学 56 04 60.87 67.32 43.0
6 11 エスコーラ 牡6 西村淳 56 09 60.81 61.81 43.5
6 12 サヴァ 牡6 松若風 56 05 60.66 55.27 43.8
7 13 ボルザコフスキー 牡5 Ｍ．デ 55 06 60.69 65.09 42.4
7 14 レッドベルオーブ 牡6 田口貫 56 04 60.28 44.38 43.5
7 15 ドゥアイズ 牝4 ルメー 54 09 60.84 63.05 43.5
8 16 アサヒ 牡5 浜中俊 55 04 60.82 65.54 43.0
8 17 アナゴサン 牡6 団野大 56 04 60.93 69.11 43.0
8 18 トランキリテ 牡5 武豊 55 03 60.83 68.95 42.5
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
■ 東京11Ｒ：クイーンカップ･GⅢ
■ データ解説
・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。
・展開分析データ分布
「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。
・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
【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」と呼んでいます。
■ 最後に
土曜日も中央競馬🐴を楽しみましょう！
最後までお読みいただきありがとうございます。
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