【競馬･統計予測】WIN5 @2024.2.18
独自に収集したWIN5に役立つかもしれない統計情報です。
重賞競走について、個別に投稿した記事をご参照ください。
■ 対象レース
・WIN1：【京都10Ｒ】斑鳩Ｓ
・WIN2：【東京10Ｒ】ＪＲＡウルトラプレミアム コパノリッキーＣ
・WIN3：【小倉11Ｒ】小倉大賞典･GⅢ
・WIN4：【京都11Ｒ】大和Ｓ
・WIN5：【東京11Ｒ】フェブラリーＳ･GⅠ
■ WIN1：【京都10Ｒ】斑鳩Ｓ
・展開予測指数
・展開分析データ分布
・隊列予測
・速度偏差値Top20
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 バレエマスター 牡5 古川吉 58 13 60.17 46.92 42.5
2 02 ニホンピロタイズ 牡6 田口貫 58 41 60.43 54.58 42.6
3 03 セオ 牡4 坂井瑠 58 04 60.84 68.95 42.5
4 04 ディオ 牡5 Ｍ．デ 58 09 60.59 64.81 41.8
5 05 リッケンバッカー 牡6 国分恭 58 12 60.45 55.14 42.6
5 06 ブランデーロック 牡5 柴田善 58 04 60.72 65.24 42.5
6 07 メイショウベッピン 牝7 和田竜 56 02 60.33 52.93 42.4
6 08 ロワンディシー 牡6 津村明 58 03 60.52 59.25 42.4
7 09 シャイニングフジ 牝6 藤岡康 56 05 60.56 60.66 42.4
7 10 ヴェールアンレーヴ 牝5 松若風 56 14 60.54 59.45 42.4
8 11 アイスグリーン 牡4 団野大 58 11 60.93 72.16 42.5
8 12 ショウナンアレクサ 牡4 ルメー 58 12 60.60 60.36 42.6
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
■ WIN2：【東京10Ｒ】コパノリッキーＣ
・展開予測指数
・展開分析データ分布
・隊列予測
・速度偏差値Top20
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ボーンジーニアス 牡6 キング 53 26 58.99 50.85 42.9
2 02 コスモサガルマータ 牡4 松岡正 55 11 59.35 65.46 42.5
3 03 オールイズウェル 牡8 江田照 55 04 59.37 65.90 42.5
4 04 レッドラディエンス 牡5 戸崎圭 58 26 59.55 69.39 42.9
5 05 ワイドエンペラー 牡6 岩田望 57 12 59.10 57.40 42.4
6 06 サウンドウォリアー 牡6 ピーヒ 56 03 59.19 60.92 42.4
7 07 サザンナイツ セ6 石川裕 55 17 59.11 58.40 42.3
8 08 トーセンリョウ 牡5 ムルザ 56 12 59.08 56.90 42.4
8 09 マイネルモーント 牡4 横山武 56 12 59.17 59.90 42.4
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
■ WIN3：【小倉11Ｒ】小倉大賞典･GⅢ
■ WIN4：【京都11Ｒ】大和Ｓ
・展開予測指数
・展開分析データ分布
・隊列予測
・速度偏差値Top20
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 パラシュラーマ 牡4 松若風 57 08 61.32 58.86 43.2
2 02 ゼットレヨン 牡5 酒井学 57 04 61.21 65.07 42.1
3 03 チェイスザドリーム 牝5 坂井瑠 57 08 60.96 51.71 43.2
4 04 スズカコテキタイ 牡5 団野大 58 05 61.51 62.08 43.3
4 05 イスラアネーロ 牡5 和田竜 57 08 61.42 60.89 43.2
5 06 ベルダーイメル 牡7 柴田善 60 03 61.55 60.16 43.6
5 07 メイショウミツヤス 牡6 古川吉 57 02 61.55 63.16 43.2
6 08 ボイラーハウス 牡6 国分優 57 02 61.55 63.16 43.2
6 09 ヴァガボンド 牡6 ルメー 57 02 61.67 65.66 43.2
7 10 メイショウウズマサ 牡8 中井裕 58 11 61.26 56.05 43.4
7 11 オーヴァーネクサス 牡7 藤岡康 58 11 61.29 56.64 43.4
8 12 タイセイブレイズ 牡6 Ｍ．デ 57 05 61.67 65.38 43.3
8 13 ヘラルドバローズ 牡5 津村明 57 連闘 60.99 53.92 43.0
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
■ WIN5：【東京11Ｒ】フェブラリーＳ･GⅠ
■ 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
WIN5チャレンジが成功すると良いですね！
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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