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【競馬・統計予測】土曜日メインレース @2024.2.17
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:小倉城S
・京都11R:京都牝馬S・GⅢ
・東京11R:ダイヤモンドS・GⅢ
■ 小倉11R:小倉城S
・展開予測指数
![](https://assets.st-note.com/img/1708089873951-AbFjIvCZPL.png?width=1200)
・展開分析データ分布
![](https://assets.st-note.com/img/1708089944882-xmh2aC8VGs.png?width=1200)
・隊列予測
![](https://assets.st-note.com/img/1708090524917-5sv04qWStD.png?width=1200)
・速度偏差値
> 速度偏差値Top20
![](https://assets.st-note.com/img/1708091036400-cSzOPnxOnO.png)
> 速度偏差値ベストスコア
![](https://assets.st-note.com/img/1708091050512-bPrp5VPFGw.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1708091087046-RjeKYmaST0.png?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1708091091763-5mEg2N2w14.png?width=1200)
・仮想速度
枠馬 馬名 性齢 騎手 斤量 間隔 VRS 偏差値 RLV
1 01 ゴッドブルービー 牡4 角田大 57 04 59.67 72.00 41.7
1 02 プレミアムスマイル 牝5 北村友 56 13 58.97 52.09 42.4
2 03 ロコポルティ 牡6 丸山元 58 04 59.51 64.76 42.2
2 04 レリジールダモーレ 牝5 横山琉 56 04 59.65 67.52 42.2
3 05 タガノエスコート 牡5 富田暁 58 04 59.65 67.52 42.2
3 06 プリンスミノル 牡5 吉田隼 58 04 59.63 66.97 42.2
4 07 ロードバルドル 牡5 勝浦正 58 06 58.90 51.92 42.3
4 08 サンライズグルーヴ 牡4 西塚洸 57 02 58.95 57.29 41.7
5 09 シルバーブレッド 牡5 藤懸貴 58 04 59.30 60.48 42.2
5 10 イチネンエーグミ 牡5 国分恭 58 09 59.13 57.62 42.1
6 11 ハンディーズピーク 牡6 小崎綾 58 04 59.57 65.90 42.2
6 12 ヴィルヘルム 牡6 荻野極 58 22 59.65 63.62 42.7
7 13 モズマゾク 牡6 秋山稔 58 04 59.35 61.44 42.2
7 14 グラストンベリー 牝5 藤岡佑 56 04 59.22 58.86 42.2
8 15 コパノニコルソン 牡5 藤岡康 58 08 59.33 60.89 42.2
8 16 スマートムーラン 牝5 佐々木 56 09 58.73 49.76 42.1
![](https://assets.st-note.com/img/1708090539718-2dg1QFYVoH.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/1708091263241-Acl1DbHrAA.png)
![](https://assets.st-note.com/img/1708091461781-pnAYEIL2Vj.png?width=1200)
■ 京都11R:京都牝馬S・GⅢ
■ 東京11R:ダイヤモンドS・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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