![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/126836152/rectangle_large_type_2_8b5070a663c4992ea5e7637758aabb64.png?width=1200)
【競馬・統計予測】WIN5 @2024.1.7
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:【中山09R】初日の出賞
・WIN2:【京都10R】新春S
・WIN3:【中山10R】ポルックスS
・WIN4:【京都11R】すばるS(L)
・WIN5:【中山11R】フェアリーS・GⅢ
■ WIN1:中山09R】初日の出賞
・展開予測指数
![](https://assets.st-note.com/img/1704547864112-QSdb4Z5Fqw.png?width=1200)
・展開分析データ分布
![](https://assets.st-note.com/img/1704547876514-nxxeil0cLT.png?width=1200)
・隊列予測
![](https://assets.st-note.com/img/1704547886879-bfGFE9eCQr.png?width=1200)
・速度偏差値Top20
![](https://assets.st-note.com/img/1704547941429-vOlrz1VCKS.png)
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ソワドリヨン 牝4 北村宏 55 16 59.04 62.62 41.3
1 02 パトリックハンサム 牡5 横山和 58 09 58.71 49.00 41.7
2 03 クレバーテースト セ5 坂井瑠 58 連闘 59.05 59.11 41.9
2 04 セナリスト 牝6 キング 56 07 58.74 49.55 41.8
3 05 グランドライン 牡5 大野拓 58 03 58.93 55.39 41.9
3 06 ヤマニンエンディマ 牡4 横山武 57 10 59.15 64.18 41.6
4 07 エルディアブロ 牡6 西村淳 58 03 58.71 45.86 42.2
4 08 ダイバリオン 牡5 ルメー 58 08 58.79 53.73 41.3
5 09 エトワールマタン 牝6 菅原明 56 04 59.24 66.89 41.6
5 10 ボーンイングランデ 牡4 石川裕 57 07 58.71 51.33 41.3
6 11 インナリオ 牝6 杉原誠 56 09 58.66 47.50 41.7
6 12 エイトキングゴッド 牡4 原優介 57 04 59.19 63.78 41.9
7 13 マイネルビジョン 牡4 丹内祐 57 04 59.21 64.33 41.9
7 14 シテフローラル 牡6 キング 58 14 58.78 50.85 41.8
8 15 コスモフロイデ 牡5 ピーヒ 58 24 59.09 61.05 41.8
8 16 マイネルニコラス 牡5 柴田大 58 03 58.98 56.96 41.9
8 17 ニシノファンフェア 牡4 永野猛 57 02 58.81 50.69 42.0
![](https://assets.st-note.com/img/1704547996815-8ADmzBshKm.png?width=1200)
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
![](https://assets.st-note.com/img/1704548007480-2r4SAbbhdS.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1704548018635-RQd4lS9V1w.png?width=1200)
■ WIN2:【京都10R】新春S
・展開予測指数
![](https://assets.st-note.com/img/1704549069778-oseEiKDcVS.png?width=1200)
・展開分析データ分布
![](https://assets.st-note.com/img/1704549078178-HxTvWv1DqT.png?width=1200)
・隊列予測
![](https://assets.st-note.com/img/1704549088400-roymll2LnR.png?width=1200)
・速度偏差値Top20
![](https://assets.st-note.com/img/1704549129123-vtfy0sAH7m.png)
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ベルクレスタ 牝5 川田将 56 03 61.21 59.64 42.3
2 02 タガノペカ 牝6 国分恭 56 24 61.25 59.80 42.5
3 03 ショウリュウレーヴ 牡6 団野大 58 07 61.21 59.46 42.4
4 04 エグレムニ 牡7 川須栄 58 連闘 61.03 51.98 42.6
4 05 サンライズロナウド 牡5 横山典 58 03 61.19 58.92 42.3
5 06 メイショウドウドウ 牡9 浜中俊 58 連闘 61.10 54.41 42.6
5 07 ブルーシンフォニー 牡6 岩田望 58 03 60.99 52.07 42.3
6 08 アステロイドベルト セ7 松山弘 58 03 61.19 58.92 42.3
6 09 レベレンシア 牡5 鮫島克 58 03 61.13 56.85 42.3
7 10 ハギノメーテル 牝5 藤懸貴 56 連闘 61.03 51.98 42.6
7 11 サトノペルセウス セ6 西塚洸 58 05 61.24 60.40 42.3
8 12 ワンスカイ 牡7 幸英明 58 06 61.19 57.39 42.6
8 13 ドグマ 牡5 戸崎圭 58 27 61.03 52.90 42.4
![](https://assets.st-note.com/img/1704549148538-fepC9Xyyq2.png?width=1200)
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
![](https://assets.st-note.com/img/1704549185429-ozmzUIODa5.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1704549195959-VgUSfkXZF1.png?width=1200)
■ WIN3:【中山10R】ポルックスS
・展開予測指数
![](https://assets.st-note.com/img/1704550111843-RQ2PI0Xqn4.png?width=1200)
・展開分析データ分布
![](https://assets.st-note.com/img/1704550120861-bqkpl9cj0D.png?width=1200)
・隊列予測
![](https://assets.st-note.com/img/1704550131887-wRhseVx3Jb.png?width=1200)
・速度偏差値Top20
![](https://assets.st-note.com/img/1704550167910-LLlZ2dOjwv.png)
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ブラックアーメット 牡6 泉谷楓 58 07 60.17 77.74 43.1
1 02 フォルコメン セ8 キング 58 04 59.50 64.29 43.1
2 03 キタノリューオー 牡6 原優介 58 04 59.78 70.00 43.1
2 04 ノースザワールド 牡6 横山和 57 08 59.20 54.79 43.6
3 05 アナンシエーション セ6 ルメー 57 09 59.00 61.90 42.1
3 06 エナハツホ 牝5 石川裕 55 09 59.59 63.36 43.5
4 07 アルーブルト 牡6 田辺裕 57 04 59.64 67.14 43.1
4 08 キングストンボーイ セ6 キング 57 12 59.33 59.83 43.3
5 09 ナチュラルハイ 牡4 永野猛 56 03 58.98 61.51 42.1
5 10 ペイシャエス 牡5 菅原明 60 22 60.02 66.70 44.2
6 11 ウェルカムニュース 牡5 北村友 58 06 59.58 66.45 43.0
6 12 パワーブローキング 牡5 ピーヒ 57 04 59.50 64.29 43.1
7 13 テーオードレフォン 牡5 三浦皇 57 05 59.30 68.73 42.0
7 14 ヴァルツァーシャル 牡5 大野拓 57 04 59.76 69.60 43.1
8 15 ベストリーガード 牡5 木幡巧 57 04 59.66 67.54 43.1
8 16 アルドーレ 牡9 吉田豊 59 66 59.89 64.58 44.1
![](https://assets.st-note.com/img/1704550189310-BMuXrfFlO5.png?width=1200)
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
![](https://assets.st-note.com/img/1704550226838-NTIbDac7xQ.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1704550236573-8JuOQuGpHU.png?width=1200)
■ WIN4:【京都11R】すばるS(L)
・展開予測指数
![](https://assets.st-note.com/img/1704551116125-CpXbH0vUyv.png?width=1200)
・展開分析データ分布
![](https://assets.st-note.com/img/1704551125238-zNFsm1lzPa.png?width=1200)
・隊列予測
![](https://assets.st-note.com/img/1704551137569-5ca7AYBsoY.png?width=1200)
・速度偏差値Top20
![](https://assets.st-note.com/img/1704551195701-zaOTU2v6eI.png)
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ワルツフォーラン 牝7 酒井学 55 05 60.83 61.26 43.4
2 02 サンライズアムール 牡5 松山弘 58 02 60.95 66.34 43.1
2 03 サトノテンペスト 牡6 M.デ 57 02 60.78 62.93 43.1
3 04 プルパレイ セ5 モリス 58 32 61.32 67.80 43.8
3 05 クインズメリッサ 牝6 藤懸貴 55 03 60.72 60.27 43.2
4 06 メタマックス 牡4 岩田望 56 04 61.57 70.77 44.1
4 07 タガノクリステル 牝5 和田竜 56 04 61.53 70.08 44.1
5 08 メイショウテンスイ 牡7 松若風 58 03 60.04 46.46 43.2
5 09 メイショウカズサ 牡7 団野大 61 05 61.10 66.64 43.4
6 10 エンペザー 牡5 吉田隼 57 04 60.86 61.14 43.5
6 11 ナンヨーアイボリー 牝6 ルメー 55 04 60.70 58.00 43.5
7 12 タイセイアベニール 牡9 鮫島克 58 05 60.69 56.81 43.6
7 13 テーオーステルス 牡5 川田将 57 07 60.74 67.60 42.4
8 14 スマートフォルス 牡4 武豊 56 08 60.88 61.23 43.5
8 15 デシエルト 牡5 戸崎圭 58 07 61.25 71.97 43.1
![](https://assets.st-note.com/img/1704551216176-HN8RUEIJef.png?width=1200)
・レイティングスコア
【β版・試験運用中】
![](https://assets.st-note.com/img/1704551244499-VbfVn9Js8d.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1704551268791-mAVGBZVg0f.png?width=1200)
■ WIN5:【中山11R】フェアリーS・GⅢ
※リンク先個別記事参照
■ 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。
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。