分析には細かいデータに分解するより、大きく括る方が良いように思う。
意外に思われる人もいるだろうが、サンプル数が多くなるほど数値が安定してくる。
40万頭のデータを何百種類にも分けて、僅か50件しかない種類のデータにどのくらい信用が置けるか考えてみよう。
比率にして0.0125%である。
世間では粗っぽい分析でも誤差は2ないし3%、精密な分析なら0.1%以下だ。
誤差より小さな数字は、まさに「誤差」ではないか。
だから、種類は50種類か、できればもっと少ない方がいいと思うのである。
騎手や厩舎もまさにこのようなデータ群だ。
数が多い上、期間を長くとっても数十走しかデータのないものが少なくない。
あとは皆さんのノウハウ、アイディアが予測力の差を生むのだけれど、単純に騎手別、調教師別以外の工夫を考えたい。
「そんな分類でいいのか」という声も聞こえてきそうだが、「案外良いし、本質が見えてくる」という回答ができるだろう。
例えば、年齢、経験年数、出走回数、勝利数、勝率、連対率、性別(実際には女性のサンプルが少な過ぎて不可能)、過去の成績(着順、賞金)、東西地方外国などで分類することはすぐに頭に浮かぶだろう。
もっと斬新な切り口があればいいのだが、それはまた別の機会にと思う。
或いはやはり騎手個人別にしたいという人なら、上位30人から40人くらいを個人名にし、残りは何某かの分け方で2、3種類に分け(例えば東西所属など)「その他1」「その他2」などとするのもいい。
ここでは10年近いデータなので、騎手なら100人くらいでまとめた。
期間中に騎乗したのは467人、そのうち1,000騎乗回は95人である(ただし、2004年生まれ以降の馬しかサンプルにしないので該当騎手は429人)。
だいたい1,000走以上騎乗している。
残りは「その他」とした。
乱暴なようだが、以前申し上げた「80-20」の法則(まあ経験則だが)により、おそらく上位2割を確実に押さえれば、データはだいたい役に立つだろうと思うのである。
なお、下表では騎手名ではなく、わたし独自の番号とさせていただいた。
| 騎手番号 | 差異 |
| 958 | +0.23 |
| 1003 | +0.20 |
| 892 | +0.21 |
| 1086 | +0.03 |
| 722 | +0.19 |
| 977 | +0.41 |
| 1271 | +0.38 |
| 936 | -0.01 |
| 1192 | +0.06 |
| 1179 | +0.01 |
| 775 | -0.02 |
| 1287 | -0.07 |
| 757 | +0.15 |
| 664 | +0.26 |
| 1215 | +0.35 |
| 1036 | +0.01 |
| 1182 | +0.08 |
| 625 | +0.20 |
| 677 | +0.21 |
| 1052 | +0.21 |
| 720 | +0.53 |
| 1187 | +0.02 |
| 1239 | +0.19 |
| 1235 | -0.02 |
| 818 | -0.28 |
| 1226 | +0.08 |
| 1024 | -0.29 |
| 596 | +0.28 |
| 894 | -0.03 |
| 821 | +0.16 |
| 1230 | +0.03 |
| 1060 | +0.21 |
| 1050 | +0.11 |
| 1022 | -0.35 |
| 1311 | +0.01 |
| 1296 | +0.26 |
| 1270 | +0.29 |
| 1305 | -0.07 |
| 1221 | -0.16 |
| 594 | -0.06 |
| 1321 | +0.18 |
| 1216 | -0.15 |
| 1312 | -0.04 |
| 1318 | +0.12 |
| 1075 | +0.23 |
| 851 | +0.30 |
| 1010 | -0.02 |
| 1001 | -0.06 |
| 1047 | -0.12 |
| 1039 | +0.02 |
| 915 | 0.00 |
| 1242 | +0.20 |
| 1277 | -0.05 |
| 1218 | -0.39 |
| 1084 | +0.11 |
| 1145 | 0.00 |
| 1294 | -0.13 |
| 1045 | -0.01 |
| 673 | -0.29 |
| 760 | +0.44 |
| 934 | +0.06 |
| 1252 | -0.20 |
| 1217 | -0.18 |
| 878 | +0.17 |
| 1260 | -0.16 |
| 456 | +0.42 |
| 1328 | +0.03 |
| 901 | -0.65 |
| 1141 | -0.69 |
| 1173 | -0.32 |
| 1341 | +0.16 |
| 1258 | -0.14 |
| 1339 | -0.28 |
| 1329 | -0.14 |
| 742 | +0.02 |
| 862 | -0.59 |
| 1335 | -0.12 |
| 1118 | -0.15 |
| 1337 | -0.17 |
| 1299 | -0.08 |
| 1240 | -0.31 |
| 1048 | +0.10 |
| 1065 | -0.57 |
| 1106 | 0.00 |
| 635 | -0.25 |
| 967 | -0.01 |
| 1056 | +0.17 |
| 764 | +0.05 |
| 412 | -0.29 |
| 695 | -0.09 |
| 919 | +0.37 |
| 1292 | -0.52 |
| 758 | -0.28 |
| 1298 | -0.52 |
| 1316 | -0.36 |
| 9999 | -0.36 |
厩舎(調教師)も同様に分類する。
調教師名も騎手と同様番号化させてもらった。
| 調師番号 | 差異 |
| 15 | 0.27 |
| 42 | 0.77 |
| 24 | 0.27 |
| 2 | 0.67 |
| 39 | 0.87 |
| 3 | -0.03 |
| 77 | -0.23 |
| 7 | 0.97 |
| 46 | -0.33 |
| 45 | 0.37 |
| 56 | -0.03 |
| 192 | -0.13 |
| 4 | 0.37 |
| 67 | -0.73 |
| 88 | -0.63 |
| 33 | 0.17 |
| 52 | 0.17 |
| 61 | 0.47 |
| 29 | 0.27 |
| 6 | 0.47 |
| 12 | -0.13 |
| 221 | 0.27 |
| 19 | -0.13 |
| 20 | 0.07 |
| 1 | 0.17 |
| 49 | 0.17 |
| 60 | 0.57 |
| 63 | 0.37 |
| 31 | 0.17 |
| 23 | 0.67 |
| 100 | 0.17 |
| 55 | 0.17 |
| 79 | -0.03 |
| 222 | 0.27 |
| 44 | 0.27 |
| 40 | 0.77 |
| 190 | -0.03 |
| 58 | -0.03 |
| 43 | -0.43 |
| 8 | 0.07 |
| 133 | 0.47 |
| 108 | 0.17 |
| 53 | 0.37 |
| 98 | 0.67 |
| 65 | -0.13 |
| 91 | 0.17 |
| 119 | -0.03 |
| 16 | 0.17 |
| 37 | 0.17 |
| 73 | -0.33 |
| 93 | -0.33 |
| 163 | -0.03 |
| 352 | 0.47 |
| 13 | 0.37 |
| 34 | 0.57 |
| 136 | 0.07 |
| 22 | -0.13 |
| 9 | 0.07 |
| 80 | 0.17 |
| 66 | -0.33 |
| 104 | -0.43 |
| 18 | 0.47 |
| 51 | -0.03 |
| 17 | -0.03 |
| 41 | 0.57 |
| 28 | 0.07 |
| 109 | 0.07 |
| 97 | 0.27 |
| 143 | -0.03 |
| 145 | -0.53 |
| 116 | -0.63 |
| 399 | -0.13 |
| 207 | 0.17 |
| 5 | -0.03 |
| 115 | -0.33 |
| 122 | -0.53 |
| 144 | -0.13 |
| 57 | 0.77 |
| 32 | 0.07 |
| 86 | -0.23 |
| 102 | 0.67 |
| 131 | -0.03 |
| 11 | 0.47 |
| 198 | 0.07 |
| 196 | -0.43 |
| 132 | -0.43 |
| 82 | 0.07 |
| 85 | -0.23 |
| 72 | -0.33 |
| 159 | -0.13 |
| 151 | -0.23 |
| 138 | -0.43 |
| 14 | 0.37 |
| 103 | 0.47 |
| 47 | 0.27 |
| 75 | 0.37 |
| 175 | -0.73 |
| 107 | -0.23 |
| 414 | -0.23 |
| 389 | 0.07 |
| 120 | -0.13 |
| 26 | -0.23 |
| 118 | -0.33 |
| 105 | -0.43 |
| 59 | 0.27 |
| 150 | -0.33 |
| 176 | 0.17 |
| 181 | 0.27 |
| 426 | -0.13 |
| 419 | 0.47 |
| 54 | -0.03 |
| 137 | -0.33 |
| 160 | 0.07 |
| 78 | -0.33 |
| 74 | -0.03 |
| 36 | -0.13 |
| 9999 | -0.13 |
▼恒常的なものはない
ただ、特に、個人別のデータを使用し、サンプルデータ量確保のために長期間のデータを用いるとき、注意すべき点がある。
馬でもそうだが、騎手や調教師も「一定」ではないことだ。
人間にとって、5年、10年といった長さは、特に若い人には俄かに信じ難いだろうが、非常に大きく変化するものである。
若い人には経験がほとんどないからであり、おかしなことではない。
実感できない場合には、10年前の競走成績を見てみるとよい。
騎手、調教師ばかりか馬主や生産者もすべて、顔触れは違うし、同じ人でも実力が違うことを理解できるだろう。
半面、年配の予想者は、以前の活躍を知っており、ベテランの騎手や調教師を今の実力以上に見てしまう傾向がある。
この補正もした方がいいだろうと思う。
わたしなら年齢や経験年数を加味する。
次の夜に示すデータ群では騎手年齢を使う。
(SiriusA+B)
