▼[A2] 前走着順降順別加減値
第324夜から第326夜にかけて記事にした「原点予想」では、出走(完走)頭数による影響を考慮したものにしていたが、凸凹解消のためかなり無理な調整をしたことが悔やまれた。
記事にして以降、もう少しシンプルで調整の少ない方法はないかと思案していたが、わたしの秘蔵の加工方法を出すことにした。
難しい方法ではない。
簡単に言えば、着順を「ひっくり返す」というものである。
つまり、「何頭に負け、何頭に勝った(先着した)のか」のうち「何頭に先着したのか」でグループ分けした。
例えば16頭立て2着なら「1頭に負け、14頭に先着した」ということである。
負けたところは[A1]の着順ですでに加減値を出した。
18頭立て1着ならば17頭に勝ったということである。
これで頭数による影響を考慮することができる。
17頭・16頭に勝ったところはデータが少ないため、[A1]と同じようにちょっとヘンだが、このまま使う。
ちなみに、15頭以下のところで最も高い勝率を示すのが「14頭に先着した」というものである。
このデータがどういう背景になっているかをご理解いただけているなら蛇足になってしまうが、要するに16頭立て2着が多分に含まれているということである。
ここまでで、基礎値、ファクターA1とA2をご紹介した。
ファクターA1とA2はそれぞれ18区分ある。
全部で18×18＝324通りだ、と言いたいところだが、実際には3頭立て以下のレースはなかったため、270通りの組み合わせになる(18×15)。
それでもまだ、レースの予想をしようとすると同点の馬は少なからず生じる。
レースごとの出走数が適度に分散しているわけではなく、16頭立てと18頭立てが多いからためである。
着順どころか、「頭数」データを予想材料に使うなど思ってもみなかった、という人はおられるだろう。
だが、8頭立てと16頭立てでは単勝の勝率が2倍になるし、馬連の組合せ数も28通りと120通りで4倍近い差が生じる。
頭数は固定的データではなく、「かなり躍動するデータ」なのだ。
もしかしたら「着差」よりも「着順」よりも影響が大きいかもしれない。
極論だが、貴方の予想法の精度が上がらない理由は頭数の要素が加味されていないからかもしれないのである。
ところが、なんとなくは分かっていても、いざ実戦で予想に使用している人は少ないように感じている。
原点予想拡充版では、この後もご紹介するファクターのいくつかで頭数を考慮したものが登場する。
参考にしてもらえれば幸いである。
(SiriusA+B)
[A2] 前走着順降順別加減値
| 先着数 | 勝利件数 | 完走件数 | 勝率 | 加減値 |
| 17頭 | 413 | 3,558 | 0.1161 | 0.0457 |
| 16頭 | 843 | 4,608 | 0.1829 | 0.1125 |
| 15頭 | 2,130 | 19,037 | 0.1119 | 0.0415 |
| 14頭 | 4,163 | 25,187 | 0.1653 | 0.0949 |
| 13頭 | 4,206 | 28,849 | 0.1458 | 0.0754 |
| 12頭 | 3,912 | 32,122 | 0.1218 | 0.0514 |
| 11頭 | 3,657 | 35,118 | 0.1041 | 0.0337 |
| 10頭 | 3,554 | 37,096 | 0.0958 | 0.0254 |
| 9頭 | 3,194 | 38,428 | 0.0831 | 0.0127 |
| 8頭 | 2,792 | 39,336 | 0.0710 | 0.0006 |
| 7頭 | 2,457 | 39,400 | 0.0624 | -0.0080 |
| 6頭 | 1,900 | 38,963 | 0.0488 | -0.0216 |
| 5頭 | 1,559 | 38,293 | 0.0407 | -0.0297 |
| 4頭 | 1,211 | 37,708 | 0.0321 | -0.0383 |
| 3頭 | 1,041 | 36,812 | 0.0283 | -0.0421 |
| 2頭 | 824 | 35,567 | 0.0232 | -0.0472 |
| 1頭 | 657 | 33,879 | 0.0194 | -0.0510 |
| 0頭 | 530 | 30,694 | 0.0173 | -0.0531 |
| 合計 | 39,043 | 554,655 | 0.0704 |
