■回収率はどれくらいのサンプルが必要？■

ターゲットとかで回収率を出すときどれくらいの
サンプル数から信用できるものになるのでしょうか？

多いにこしたことはない

昔聞いたことがある話だが、ある年ＪＲＡのＰＡＴ利用者
で１年間プラス収支になっていた人は７％、その前年も含
めて２年連続プラスだった人は１％だったらしい。

上げます。。

>>4
多分その１％はＧ�Tしかやらない派みたいに極端に参加回数の
少ない人が大半だとおもう。
自分もＰＡＴに入会してるが、勝つのは絶対無理だもの。
余分なレース買いまくりだもの。

あの、、、
回収率を出すときのサンプル数なんですが、、、
１００では足りませんか？

>>7
うん

最近視聴率の誤差について気になっている。
はたしてサンプル500？で正確な視聴率が出るものなんだろうか？
統計的に↓らしい。
信頼度95％　サンプル500　視聴数100
視聴率20%（100/500）の場合
20％±3.51%（23.51％〜16.49）
これを競馬に使えないものか・・・・
例えば単勝
500レース中100レース的中
平均配当600円で回収率120％


「母平均の推定」で単勝平均の誤差を求めてみる。
標本の大きさＮ
標本平均Ｘ
標本標準偏差Ｓ
信頼度95％　※1.96

＝Ｘ±1.96・Ｓ/√Ｎ
ただしＮが36以上であること。
だそうです。

該当レース　　５００Ｒ
的中レース　　１００Ｒ
平均単勝配当　６００円
標本標準偏差　２００

＝６００円±１．９６×２００/√１００
＝６００円±１．９６×２０
＝６００円±３９．２
＝５６０．８円〜６３９．２円

次に
単純に的中率の誤差を求めると
23.51%〜16.49%
Ｙ＝５６０．８×１６．４９％≒　９２円
Ｘ＝６３９．２×２３．５１％≒１５０円

理想はＹが１００円を超えること

で、この計算方法で良いのでしょうか？

>>9
そうなんだ。スペさん。

200レース買って回収率が１００を超えてたら胸を張っていい。

>>12
199レース外して1レースで単勝250倍でもOK?

レース数100以上
的中数36以上
でY(最低回収率)が100以上

＞＞11
そうなんですよ。検索人

って↑の計算が合ってるかどうかもわからん。
詳しい人いないかね

>>15
俺も統計の本買って読んでいたけど、訳分からん。
俺には、むずか四位。。。

思い切ってageてみたが　誰もレスしない

ちなみに199レース外して1レースで単勝250倍では駄目です。
当たり前か

１５０くらいかなあ。
場合によっては１００くらいでもいいと思うがどうよ？

もう一回age

サンプル数うんぬんより、
データを２つとか３つに分けて集計してみるといいかもね。
もちろんそれらもサンプル数が少ないと意味ないけど。
全ての結果が同じ傾向が出ていれば、信頼できる可能性が高いし、
バラバラだったら、たまたま偏った結果が出た可能性が高い。
と言えると思うがどう？

信用に足るかどうかはサンプル数で決まるワケじゃないので、
そもそも質問自体がおかしい。

分散調べりゃ一発だが。

>>21
分散ってなに？

ここかな？遭難した、、、

あう、データ検索スレが消えとる（悲）

>>21-22
分散っていうのは、サンプルのばらつき具合を示すもの・・・
じゃなかったかな？

折れの理解でいえば、
例えば今ここに１０人いるとして、その内訳が

Ａ）　４０歳が５人、６０歳が５人である。
Ｂ）　０歳が５人、１００歳が５人である。

どちらの集合も、その平均年齢は同じく５０歳である。
しかし平均値は同一だが、その実態は著しく違う。

先の例でいうと、Ａ） のばらつきは小さく、Ｂ） のばらつきは大きい。
そういったことを表す指標が、分散とか標準偏差じゃなかったかなあ。

でもって、データのばらつきが小さいほど信用できる・・・というか
ばらつきが大きいと信用できない・・・はず。

正確な定義を知らないで書いてるけど（汗

みんな気づいたら保全してくれ。理想は３時間置き。

モチベーション上がらねえ。

標準偏差はエクセルで簡単に計算できる。
計算方法は面倒なんで略。
＞20みたいにデータがある程度（分けられるほど）あれば良いけど
ない場合どうしたら良いのだろう？（サンプル100程度で）

σ×σが分散だそうです。
競馬の場合、配当が100円台から10000円台と幅があるんで
難しいかな？

>>29
たしかに。

むしろ、スピード指数とかで、
この馬は能力のばらつきが小さいから軸馬向きとか、
ばらつき大きいけど、最高値が高いから一発穴ならこの馬とか、
むしろそういう感じかもね。

おお、こういう話なら向こうネタか。
そういや最近あっちに書いてない（ｗ
自分でスレ立てといて・・・。

>>31
(西田式)SP指数はメンテが大変なんで諦めました^^;
自己流のSP偏差値も考えたんですけど。

＞単勝の幅
あと初めから単オッズ10倍以上を削るのも手かもしれない
で、１．０〜２．９もカット。
３．０〜９．９で計算（σ）

http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1012307919/
新スレ立てれたよ〜

age

統計において「充分多くの回数プレイしたときに、期待値はＸ％である」と言う言い方をする時、この「充分多くの回数」は一義的には決められない。賭け方や金額、その他の要因により変化する。少なくとも100回や200回では不十分で、通常1000回以上で無ければならない。
・・・・とえらい先生の書いた本にあったが、どーだろー？
ターゲットみたいなソフトだと条件を絞り込まないと高回収率でないし、それでサンプル数1000なんてとんでもない話だ。
それと統計理論にのっとって分析しても元データの質が悪いと結果もろくなデータしか出ない。要するに過去のデータのいいとこ取りで、その先はデータ通りにならないつーこと。多くの人はこの罠に嵌るらしい。
以上の条件満たして回収率100以上なんてあるのか？

そういえばパチンコで315分の１が９０％以上の確率で近似（？）するには
何回転必要か確率に詳しい人に聞いたら10万回転くらい必要と言われた。

折れは昔パチプロやってたよ。２年くらいだけど。
パチンコ・パチスロは機械相手だから単純計算で問題ないし、
１日打てば数千回のサンプルが取れるから、そういう意味では
話が早いよなー。

>>37
何打ってたの？

まだCR機が出る前だったかな。
一発台とか現役の頃、デジパチのストップボタンが消えた頃の話だけど。

一発台だとターゲットｗ　５つ穴の振り分けのヤツ。

デジパチだと、レーザースペーシーとかフィーバーレクサス（？）は印象に残ってるな。
これは、最初の頃だな。あとは良さげなヤツをその都度いろいろと。

パチスロだと１．５号機〜３号機くらいの頃かな？
食ってた時はアラジン、・・・あと名前が出てこんｗ　攻略法があったヤツも何種類か。

>>39
その時代のパチプロは相当稼いでいただろうね。
ターゲットならまだ地元にあるよ。

>>40
マジで？
ターゲットがいまだ存在するなんて・・・。そこは楽園か？ｗ

折れはそんなに稼いでなかったよ。
パチプロ転向（ｗ）の前に３年以上店員やってたおかげで、
市内のほぼ全ての店の従業員のみならず店長、ヘタすると社長とも顔馴染だった。
15軒くらいあったが何しろ田舎だったから。
そのせいで、あんまり勝ち過ぎるのは色々と差し障りがあったｗ
平均すると月収２０万くらいじゃなかったかな。

まあ、２DK（風呂トイレ独立）のアパートの家賃が２万５千円だったから、
全く無問題。いい時代だった。

>>29
よく考えたら、配当の多寡を以って予想理論の信頼性を計ること自体
なんか違うのでは。
それは、的中配当をどれくらい期待できるのかって話になるのでは
ないだろうか。

折れ的には、あくまでその予想理論による的中率（勝率・連対率）の
信頼性を探るべきじゃないかと。

age

こんなのが出た。

１着- ２着- ３着- ４着- ５着 -着外/ 合計　勝率 /連対率 単回値/ 複回値
410- 299- 267- 219- 206- 1481/ 2882( 14.2%/ 24.6%) 123円/ 97円

これ統計学的には信用できるデータになる？これだけのサンプル数があって偶然
これだけの回収率になるってことあるのかな。

age

>>44
何のデータ？

>>44
おせーて

>>44
勝率、連対率は元確率（？）によるからねえ。

例えば、勝率が 14.2% だけど、これは高いのか低いのか？　
何に照らして判断するのか？　ってことだよね。

回収率自体は、控除率から明確に判断できるから、その高低を言えるけど。
2800件のサンプル数でなおプラスなら、単純にいえば十分な気がするけど。

でも、そういうデータの信頼性を探ろうってのがこのスレの趣旨なんだよね。
とある集計結果が、どの程度に信用できるのか、
たぶん、確率・統計に詳しい人ならあっさり答えを出せるんだろうけど。

そういう人材の降臨を期待してるわけだがｗ

>>44
その統計の内容によっては役に立たないはずです。

たとえば、ある特定種牡馬とか騎手とか。

>>49
なんで特定種牡馬とか騎手とかだったら役に立たないのか、
もう少し説明して。

>>49-50
種牡馬はともかく、騎手という切り口(だけ)だと確かに信用しにくいな。
まあ、それも「騎手」をどう切ったかってことが関わってくるけど。

>>49-51
なぜ騎手だとダメかというと、

競馬の着順と配当を決定する要因として、
「騎手」がどれだけ関わっているのか、ってことがひとつ。
また、「騎手」が関わっているとして、
騎手の「何が」因果関係を持っているのか？　ということがある。

>>44
のデータが、仮に、とある騎手のデビュー以来の全成績だとして、
勝率とか連対率は、毎年のリーディングと照らしてその良し悪しを
判断できるでしょ？
でも、回収率に関しては、単に人気薄で来た事があるんだな、としか言えない。
その騎手が人気薄で連対する根拠は何か？　ということを明らかにしない限り、
未来を予測するためのデータとしては無意味だ。

例えば、大穴ジョッキーとしては江田照男が最近話題だけど、
江田がなぜ穴をあけるのか？　
その根拠は、単なる成績集計からは見出せないと思う。
別の判断が必要になってくるだろう。

その「別の判断」に妥当性があるかどうかを、統計解析みたいな手法で
また別に判断する、という手続きになるんじゃないだろうか。

>>44
はどういう性質のデータなのか、検索条件の切り口が分からないので
判断のしようがないが、その導き出した条件次第では(予想法としては）
全く役に立たない可能性はある。もちろん優れて役に立つ可能性もある。

>>52
仮に >>44 が江田照男の騎乗データだったとして、
彼の騎乗2882回で単勝回収率が123％になる可能性は、統計学的手法を用いて、
どの程度の確率で起こり得るものなのか、がわかればいいんでないの？

だから検索の切り口が未来の事象に対しても同様に適用できるものならどんなも
のでも構わないと思うんだが。騎手に関しては、特別な事情がない限り適用可能
だと思うがどうだろう？

つまり、
>>52 の
>その騎手が人気薄で連対する根拠は何か？　ということを明らかにしない限り、
未来を予測するためのデータとしては無意味だ。
ここがおかしいと思うのです。

>>42
母集団の平均ですからある程度わかりませんかね。
母集団の標準偏差がわからないので標本の標準偏差で計算してるけど。
問題は無作為に抽出してるかどうか・・・・・
時期的なものかもしれないし・・・

そういえば「2001年渡辺騎手の芝」凄い成績です。
騎手が信頼できない理由・・・・・その騎手が来年以降も
同じような成績を残すかわからない。
残したら残したで、武豊みたいに人気過剰になる。

去年のワタナァヴェ回収率１５０超えてるよ。

>>55
作為的でもそれがある程度の数集められれば良いんじゃない？

確かに騎手を気にして買う人が多いから、腕が良いととすぐばれるよね。

実際にためしてみればわかりますよ>50

まあ、簡単にいえば、
過去５年間で単勝回収値が１５０円の騎手は、
次の年１００円以下になる確率はものすごく高いってことです。

というか、ある特定条件下で十分なサンプルがあって、なおかつ単勝回収値が１００円を超える例なんて、プログラム組んじゃえばいくらでも出せるんです。というか出したことあるんです。でも、それを買い続けても儲かりません。わかる人は感覚でわかるんでしょうが。

>>58
感覚ではわかります。
100%以下の回収率しか本質的に持っていない選択であれば、その本当の値に収束
せざるを得ませんからね。ただ実際には試したことはないです。

もしよければ、その一例を示してもらえませんか？

騎手の場合は>>57のように、馬券を買う時に特に重要なファクターなので、
統計取らなくても感覚的にばれてしまって、過去の事情と現在の事情が異な
ってしまいますから役に立たないのはわかりますが、他の例でどんなものが
あるのでしょう？よろしければお願いします。

一応、俺が使ってる競馬ソフトには過剰人気指数なるものがあるが、
去年のリーディングで渡辺近辺を挙げてみる。
和　田　１．２２３　
二本柳　１．２６４
芹　沢　１．４２４
本　田　１．２２０
高橋亮　１．５３０
渡　辺　１．１６９
飯　田　１．２６１
村　田　１．１４２
勝　浦　１．２３５

age

>>60
過剰人気指数！ ﾜﾗﾀ
というか面白い！

どういうロジックなんだろ。数字の大きいほど過剰人気ってことだね？

過去の儲かった条件だけを抽出したサンプル数がいくらたくさんあっても、それが数量化分析などの統計手法使った裏付けがないと、厳しい。馬王使っていつもこれで失敗してる。
　

>>63
いくら統計的に裏付けが取れても、それが知れ渡ったら、条件が変わる（オッズが動く）ので、
期待の回収率が実現しないってこともあるよね。

>>62
平均着順÷平均人気

>>65
シンプルだねー。
武豊とかどうなのよ。

あと、そのやり方を馬には適用してないの？

>>53-54
>>検索の切り口が未来の事象に対しても同様に適用できるものなら
>>どんなものでも構わないと思うんだが。

表現としては、折れも同意する。
そして、採用された切り口が本当に未来予測に適用できるかどうか、
それをまず調べなければならない訳で。

江田騎手が○○という条件の馬に乗った時の成績、として、
○○は何？
ってことだと思う訳ですが。

サンプル2882回で勝率14％・単回値123円というデータの評価はどう？
と言われた時に、

１．「スピード指数１位の馬の成績です」
である場合と、
２．「某騎手のデビュー以来の成績です」
である場合では、明らかにデータに対する信頼度が違ってくるしなあ。

うまく言えないけど、どんな条件で切り出したかによって、
出てきたデータへの評価は変わってくると思う訳で。

ただ、その違いを統計的に証明せよ、と言われたらお手上げだけど、
感覚的には明らかに差があるだろうと。

age

>>66
武豊　２．２４６
岡部　１．８４４
ﾍﾟﾘｴ　１．９６８

>>69
有力ジョッキーはすべて過剰人気ってことでよろしいか？（ｗ

保守っ！

中央競馬は年間3451レース(中止が無い限り）行われるわけだから
確立に収束されていくには3451に対して何％必要かぐらいの事はエクセルでも1･2･3でも三四郎でも出来ますよ。

>>69

幹夫はどんなもんですか？

>>70
まあそうだけど、基準がよくわからん。

>>73
１．５７３

ありがとう♪

>>72
エクセルでどうやるの？
標準偏差とか求めるのかな？

>>72>>76
うん、よく分からん。

>>77
禿同。

学生時分の一般教養のテキストを紛失してしまったので、改めて統計学の本を探しに行った。

やさしい統計学の本　同文館
ってのを買ってみた。文型頭脳向けな内容だったのが気に入ったｗ

いずれ勉強せんといかん、と思ってたからまずは行動から。

倉庫オチそし上げ

単回値・複回値がプラスなら、出現率次第で単複狙いが基本・・・だが。
回収率のプラスパターンって、内訳見ると高配当一発とか多くて、
どこまで信用できるのか・・・。

単回値・複回値がマイナスでも、出現率が高いパターンなら連勝馬券で買える。
そっちを追求しようかな。

検索と思索にすごい時間を取られるが、これだけに集中したいところだ・・・。

引越し準備に突入保守！

-

agr

age

一生分

これは？

１着- ２着- ３着- ４着- ５着 -着外/ 合計　勝率 /連対率 単回値/ 複回値
------------------------------------------------------------------------------
全成績 188- 126- 129- 109- 96- 771/ 1419( 13.2%/ 22.1%) 212円/ 124円

昔、デジパチのデータを採っていた経験則から言うと、
大当たり確率 220〜270分の1 の機種の場合、
大当たり100回ごとのデータで逆算した時には、
その機種の機械確率とほぼ一致してた。

当時のパチンコ雑誌では、一般に
「確率通りに収束するためには約10万回の試行が必要」
と言われていた。特に数学的な根拠は書かれていなかった。

折れは自分のデータ(経験)から、３万回もあれば十分収束すると考えていたが。

そこで仮説。

大当たり確率250分の1 は、的中率で0.4％であると言えるから、
仮に単勝的中率12％のパターンがあるとすると、
12割る0.4 = 30 でデジパチの30倍の当り易さ。
それから敷衍すると、信頼に足るサンプル数は、逆に30分の1 で済むと考えられる。

したがって、「的中率12％のパターン」を検証するのに必要なサンプル数は

折れの経験則的には ３万回割る30 = 1000件
数学的には 10万回割る30 = 3333件

こんなところで如何でしょう？（ｗ

>>87
競馬の場合、配当がその時で違うからそれも考慮しないと。

>>88
レスありがとう。

>>87では、とりあえず的中率だけを考えてみた。
つまり、その予想法の「 的中率 」は信頼できるのか？　ということです。

>>87的にいえば、サンプル1000件（あるいは3333件）で的中率が12％ならば、
その予想法の的中率は概ね12％であることを信頼してよかろうとｗ

>>87-89の論法で逝くと>>44や>>86のデータは、少なくとも
その的中率（出現率）については、十分に信頼できるということなのかな。

ていうか、数学的にはどうなのよ？ と。
まあ、経験則的には十分なんだがｗ

夜間保守

昼間保守

日付変更保守

なんかネタないかな・・・。

もっと統計に詳しい人いないかな？

>>80
高配単複をある程度の本数、数年間に渡って毎年確保出
来ているとしたら？
あるいは、あるやり方で、（選別して）狙って高配単複
を取れているとしたら？
そのやり方で、堅めの単複までも（選別して）狙えると
したら？

つまり、ある程度以上の「やり方」を手にしている場合、
偏りは偏りでなくなるのでは？ってな話しなんだが。
とか寝る前にﾁｮﾄ煽ってみたりする（ｗ

あ、ごめんageちゃった。

>>95（にひゃくとさんじゅうなんぼさん）
ageてもOKです。

はげじいさんに聞いてみた（以下コピペ）

性能検定しようとするサンプル中の最高配当の10倍くらいの
サンプル数があれば、そこそこ信頼できると思います。
例：最高配当が100倍ならサンプル数1,000以上
逆にサンプル数が揃えられなければサンプル数の
10分の1以上の配当を的・不的中にかかわらずカットすればＯＫです。
予想方法が途中で変化するような物の検定は出来ません。

>>96-97
このスレは、統計解析のスキルがある人が流入してくれた方がいいから、
バンバンageた方がいいよね。

・・・といいつつsage　（ｗ

１５０％くらいの回収率では、買いつづけられないような結果
が出てくると思われる。

投資資金１０００００円くらいで始めると仮定して、毎日の残
高を計上して（現在いくらプラスかも）表を出力してみると、
最終的には儲かるとしても、買いつづけることが不可能に思え
る場合も現れるかも。
回収率毎日１０１％以上あるソフトを作成できれば、買いつづ
けることも可能です。
２年分くらい自作ソフトで試してみては？

以前自作ソフト試したら、
（仮に）
平成１年５回中山　１５０％
平成２年１回中山　　７５％
平成２年５回中山　　５０％
平成３年１回中山　１５０％

みたいに、連続開催なのに何故って結果も出たので、開催単位
でしらべる方法もある。

そういうこともあるので、サンプル抽出を２年とした。

統計解析は別事として、年間2000レース以上6点予想をして回収率100％を越す予想ソフト
などが以下のHPに紹介されています。参考になると思いますよ。
http://www.nifty.ne.jp/forum/fhculg/fhwars/scon.htm

なんだかよくわからないけどとりあえずsageつつ（ｗ

>>100
ちょっと気になったんだけどさ、俺は“指数みたいなもん（俺作）”を使っ
てるんだけど、市販のSP指数って、どうやって有効判定出してるんでしょう
かねぇ？その値の。
っていうか、知人が使ってた某なんとかパドックを以前見た時、“単に”指
数が出てるだけのモンだったけど、みんなあんなもんなん？
“指数”なんてものは、ゴニョゴニョしないと厄にはなっても役には立たな
いと思うんだけど、実際のトコどうなんでしょ？
って疑問がフト湧いてきたもんで（ｗ

>>95
まさにそれを捜し求めているわけですよ。

例えば、単勝的中率14％前後 ＆ 単回値150％前後 なんてパターンは
意外にゴロゴロしてるけど、それが予想法として信頼できるかというと、
TARGETに用意されている検索機能だけでは判断できないことが多い。
サンプル数の問題もあるが、「ある程度以上のやり方」まで辿り着けない。

感覚的にこれはよさそうってのもあるけど、あくまで感覚的なものだし。

で、とりあえず大雑把なままでもいいから、統計的な検定手法で判定したらば
どうなのよ？ と。
で、肝心のそのやり方がわからんよ、と。
このスレの中で迷子になってるよ、と。

>>98
問題はその検定のための方程式なんだよねえ。
算出する計算式がわからないのもあるけど、
単純に式だけじゃなくて、その拠って立つ考え方を知りたいよね。
まあ、理解できる知能があるかという問題もあるが。

折れの確率・統計の素養はパチプロ時代の自家用データに拠る所大だから。
というか、それにしか拠ってないし。

とりあえず、「確率・統計のしくみがわかる本」というのを買ってきた。
地道に勉強するしかないか。

>>100
>>１５０％くらいの回収率では、買いつづけられないような結果
>>が出てくると思われる。
激しく同意。

これは回収率の問題じゃなくて、的中率の問題でしょ？
的中率の大小は、そのまま資金繰りの効率に直結するからね。

折れがパチンコで食ってた時は、
なるべく大当たり確率が高い機種を好んで打ってたよ。
その方が早く確率通りに収束するからね。
こっちは生活懸かってるんだから、なるべく短期間（できれば１日）で
計算通りになる方が好ましい訳で。
今のCR機みたいに出入りの激しい荒い機種なんか、はなっから論外だった。

そういう感覚からすると、
回収率150％がたとえ200％でも、的中率10％とかじゃまるで安心できないよ。

>>105
実際 >>44 で運用中だが、三日連続不的中でかなり痛い状況になってるｗ

>>102
指数の有効判定とは？
的中率のことですか？
それとも回収率込みのいわゆる期待値のこと？

とりあえず、単に指数が出てるだけ、というのは概ね同意。
まあ、簡単なランキングもあるけど。＞スーパーパドック

ホントの意味で実用的ではないと折れも思う。
まあ、そこを自分なりに工夫せよってことはいえるが、
それにしてもなあ。
そこをサポートするのがソフトの役目じゃないのかと。

>>106
>>三日連続不的中でかなり痛い状況
３日間でどのくらいの試行数になったの？
レース数だけじゃなくて、買目数として。

>>108
4日前から数えて、68連敗中です。
勝率があの程度だと（単勝同額投資）、このくらいはありうるんだろうけどね。

・勝率 14.2262318%
・負率 85.7737682%
負率 = 1 - 勝率として勝率が14.1%で68連敗する確率
0.0029384%
短絡だけど・・・。

>>109
68連敗・・・。それはレース数として？それとも買目数として？
いずれにしても、試行数けっこう多いような。

折れのパチンコ経験から言うと、
的中率の３倍くらいのハマリはよくありますよ。
一般的な限度としては４倍くらいです。
５倍までいくことは滅多になかったです。稀に食らいましたが。

1 ÷ 14.2 = 7

つまり的中率 7分の1 ってことだよね。
ということは

7 × 4 = 28回ハマリ

おや、とっくに突破してる？

>>111
買い目数で68連敗です。

>>112
68連敗というと、約10倍ハマリか・・・。

折れのデジパチワースト記録が13.5倍ハマリ・・・。
平和レーザースペーシーB （ 267分の1） で約3600回ハマった。

ワースト2位記録がおよそ10倍ハマリだったな・・・。
三共フィーバーレクサス（273分の1）で約2700回。

>>44のデータがどんな切り口か分からないけど、
自分では納得できる切り口なの？
>>95みたいな「ある程度のやり方」が使われてるという感じはあるのかな。

条件が色々変わるので、パチンコよりはハマリがでかそう。まだ続くことも覚悟してる。

自分では納得してるよ。
ムラ掛けする馬を買い続けてるから、回収率が100%を越えるんだと思ってる、感覚的にだけど。

やっぱ勉強しなきゃ、仕方なさそうだね。

>>113
>>103の前半にも書いたけど、
TGFのデフォルトの検索機能だけでは「ある程度のやり方」はなかなか難しい、
というのが折れの意見。

現状としては、馬印を使って何か指数系の評価を絡めていくほうがいいと思うよ。

違う切り口からでもコンスタントに100%を越えているので大丈夫じゃないかな、
というのが一番の自信の根拠だけど。
例えば・・・
----------------------------------------------------------------------------------------
区分 着別度数 勝率 連対率複勝率単回値複回値 賞金合計シェア1走当賞金
----------------------------------------------------------------------------------------
１枠 36- 29- 31- 20- 17-150/283 12.7% 23.0% 33.9% 172 126 50302万 5.3% 177万
２枠 36- 38- 23- 30- 17-154/298 12.1% 24.8% 32.6% 113 87 59615万 6.3% 200万
３枠 39- 40- 27- 23- 24-172/325 12.0% 24.3% 32.6% 97 87 58034万 6.1% 178万
４枠 43- 33- 36- 25- 32-187/356 12.1% 21.3% 31.5% 134 112 62682万 6.6% 176万
５枠 59- 36- 40- 31- 30-197/393 15.0% 24.2% 34.4% 110 95 80917万 8.5% 205万
６枠 64- 45- 44- 26- 26-188/393 16.3% 27.7% 38.9% 114 108 86705万 9.2% 220万
７枠 60- 39- 30- 29- 32-219/409 14.7% 24.2% 31.5% 137 86 70610万 7.5% 172万
８枠 73- 39- 36- 35- 28-214/425 17.2% 26.4% 34.8% 117 84 86906万 9.2% 204万
----------------------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------------------------------------
区分 着別度数 勝率 連対率複勝率単回値複回値 賞金合計シェア1走当賞金
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
1.0〜 1.4 26- 6- 4- 0- 1- 0/ 37 70.3% 86.5% 97.3% 91 101 23790万 2.5% 642万
1.5〜 1.9 45- 17- 11- 2- 4- 6/ 85 52.9% 72.9% 85.9% 91 94 41219万 4.4% 484万
2.0〜 2.9 84- 40- 19- 14- 14- 26/ 197 42.6% 62.9% 72.6% 102 90 81332万 8.6% 412万
3.0〜 3.9 45- 38- 29- 18- 9- 44/ 183 24.6% 45.4% 61.2% 85 89 59705万 6.3% 326万
4.0〜 4.9 25- 26- 21- 13- 5- 45/ 135 18.5% 37.8% 53.3% 83 86 38292万 4.0% 283万
5.0〜 6.9 51- 36- 34- 23- 22- 101/ 267 19.1% 32.6% 45.3% 111 85 72985万 7.7% 273万
7.0〜 9.9 45- 41- 31- 32- 17- 94/ 260 17.3% 33.1% 45.0% 139 106 70877万 7.5% 272万
10.0〜14.9 39- 36- 35- 35- 22- 169/ 336 11.6% 22.3% 32.7% 146 104 63072万 6.7% 187万
15.0〜19.9 18- 13- 26- 12- 20- 136/ 225 8.0% 13.8% 25.3% 135 102 29662万 3.1% 131万
20.0〜29.9 12- 19- 24- 28- 23- 168/ 274 4.4% 11.3% 20.1% 101 101 29744万 3.1% 108万
30.0〜49.9 10- 14- 15- 21- 31- 210/ 301 3.3% 8.0% 13.0% 136 93 22681万 2.4% 75万
50.0〜99.9 8- 11- 11- 15- 21- 235/ 301 2.7% 6.3% 10.0% 183 110 17904万 1.9% 59万
100.0〜 2- 2- 7- 6- 17- 247/ 281 0.7% 1.4% 3.9% 102 94 4508万 0.5% 16万
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
ということで、単勝ﾏﾝ券にも頼っていない。

>>103
俺がその昔やった事なんぞﾁｮﾄ話してみる。
自分で指数の出し方を考えて、それの「競馬のパターンによる」得手不得手
なんかを検証。
あ、馬場差やペース調整のやり方、基準になる数値の算出も自力でやった。
これが地味で面倒だったんだよね（ｗ
そんでもって「それ」の値の任意の要素調整による変動なんかを検証。
さらに「それら」を並べた時の「パターンとして」の検証。
こんな感じで。
多変量とかって話しの前に自力でそんな事をやってみたりしました（ｗ
んで、そういうのを使いながら実地検証（ｗ）して行って、ちょこちょこ手
を加えながら今に至る、と。
まだまだ改善の余地アリとは思っているけど、今のままでも使い方次第だけ
ど、ｶﾅﾘいい感じだと思ってるんだが。
使ってる人に感想書き込んで貰おうかな？
ってことでコレ読んだら宜しくねぇ（ｗ ＞某氏
でまあ、こういうモノを「活用」するのと、先の「一部突出する条件」を探
るっていうのは表裏一体だと思うんだよね。
だからあんな話しをしてみたりしたんだけど。
その活用する「目安になるモノ」はこの際なんでも良いワケで、そういう地
味ぃ〜な作業をどれだけ根気よくやるかじゃないのかな？結局は。
騎手のデータにしても、ある一定のフィルターをかけてやることで面白いデ
ータが取れたりする事もあるし（当然当てはまらないヤツもいるが）。

段々何言いたいのか解らなくなってきたからこの辺でヤメトクわ（ｗ

>>107
有効判定っつうのは、読んで字の如く「本当に有効なモノであるかどうかの
判定」って事ですな。
つまり、どの位信頼出来るか、その値・ランクが本当に機能するかどうか、
って判定ですな。
でも、貰ったレスに「出てるだけ」ってあるんで、どうやら不毛な疑問だっ
たようだ（ｗ

あ、期待値とか回収・的中率とかって一旦データから切り離した方がいいと
思うよ。

>>119
>>つまり、どの位信頼出来るか、その値・ランクが本当に機能するかどうか、
>>って判定ですな。

その判定を、何を以って行っているんですか？
それこそが、このスレの目指すものではないかと。

あと、期待値・回収率を切り離すのは同意だけど、的中率も、というのは
納得できないな。

>>120
このスレで一貫して統計学に求めてるのは、
「ある買い方Aがあって、それによってある回収率を得ているが、
それはどの程度の確率で起こり得るものなのか」
ってことだと思うんだけど違うかな？

だとすると、回収率を切り離す必要ないんじゃないかと思うんだけど。

>>121
おお、いろんな意見があるのだな。
と思ったら、よく見たらこのスレ、タイトルが「回収率は・・・」だったのね。
今ごろ気付いたよｗ

厳密に解釈すればそうなるんだねー。
折れは単に
「とある予想法 A の信頼性を求めるための手法を探る」という理解だった。
拡大解釈だったのか・・・。

>>120
＞その判定を何を以て

簡単に言えば多変量ですよ、ワタシ使ってるのは。
複数のパラメータ使ってるとはいえ、所詮は競馬における過去の指数なんで、
なんらかの判定を行わない限り「使えない」と思ってるんで。
でも、何も複雑じゃなくても、値の『比べ方』を工夫すれば誰にでも出来る
筈だし、そうやって苦労して得たモノはそれこそ、その人の「財産」になる
んじゃないかな？
あ、その工夫の仕方は「基準にするモノ」にもよるんでなんとも言えないと
思うよ。


それと「的中率」は余計だった、失礼(^^;

>>121
うわ、ｽﾏｿ。
まあ一応、外部の意見って事で(ﾆｶﾞﾜﾗ

>>122
同じだと思う。
ある予想法Aの信頼性を求める手法
と書いてあるけど、
ある予想法Aと何との間の信頼性でもその手法が問題なんだから、
結局求めるところは同じ手法ということになると思う。

=目標って言う意味で
酔っ払って寝言を書きました。
書き逃げになっちゃうけど眠いのでもう寝ます。。。
>>先生！競馬を教えてください！（遠足編／Part12）
http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1012668895/816-822

いまだ果たせぬ目標：
２チャンネルで公開してもびくともしないほどの低いオッズでの100％超え

何やら難しい話が･･･。ROMで勉強です。

的中率も重要
的中率、複回値、母数が揃っていれば使えるとみていいんじゃないの？

>>126
なんとビックリです。
予想を見ることはできませんが、目標達成できるよう頑張って下さい。

おっとビックリｗ
思わずsage

何をびっくりしているのかｲﾏｲﾁわからずに置いてかれてるが、
95氏のやってたことって、
ttp://homepage2.nifty.com/hrptv5c/
のように各因子がどれだけ競走能力に影響を与えるかを分析するってことだよね。

こんだけやってプラスにならんのだから、
こういうやり方では無理なんではないかと思ってしまう自分もいたりして。

>>131
普通にブラウザ（IEやネットスケープ）で見てますか？
ちなみに折れは「かちゅ〜しゃ」ですが。

ホットゾヌ使ってるので大丈夫。
ﾜｲﾄﾞﾏﾝｾｰって事以外で何か重要なこと言ってるの？置いてかれてる。

>>131
95氏の言うことは折れにはやや抽象的すぎる感があるし、
その「速度理論」のこともよく知らないので、とりあえず何とも言えない。

ところで、>>126のリンク先の発言者はご存じないですか？

知らない(/o＼)

>>136
ある意味、競馬板全体から指名手配されている人物です。
ほんとにﾋﾞｸｰﾘしたよｗ

>>137
書いてる内容に驚いてるのかとｵﾓｯﾁｬﾀｰﾖ。

さて、全く知らないとなると、あえて説明したもんかな。

それはともかく、>>132
こういうやり方とは、>>44データのことですか？

ここのスレと、Target云々かんぬんのスレと、馬忠のスレって
被るところが多いから統合すれば（・∀・）ｲｲ! ように見えるけど、
微妙に違うのでそういうわけにはいかなそうだなあ。

いやいや、引用した統計解析グリグリのサイトの方の回収率が大した事ないので、
そのサイトのやり方だと限界ありそうだな、と思っただけです。
自分のやり方はまだ継続する予定。

引用したリンク先でやってることは大きく端折ると、
ある要素（斤量、血統、馬場状態etc...）と速度の関係を統計学的手法で解析して、
出走している競走馬の能力を数値で出すというものです。

このスレと「タゲで検索スレ」はわりに住人が被ってるからね。
馬忠氏スレはどうだろう。
ん？方法論のことかな？

ﾏｼﾞで儲けようとしてるというのだけが同じなのかも。。。

>>142
「速度理論」（でいいのかな）ってそういうことやってるんだ。

それでたいした回収率じゃないって、成績が公開されてるの？
それとも、自分がその専用ソフトかなんかを使ってるの？
ちなみに的中率はどうでしょう。

>>116-117
「月履歴」で時系列でみたらどうですか？

>>131
ソコ知ってるｹﾄﾞ俺のやってる事は違うよ。
つうか俺もう今のやり方で１０年位やってるし。
まあでも各因子の影響力（何に対してかは別として）を解析するっ
ていうアプローチは同じ様なもんかもね。

>>135
直接的に全てを話すことはさすがにねぇ。
つうか、それやったら丸裸になっちゃうし、それに面倒だし（ｗ
多変量についてココで語るのも違うと思うし、っていうかそれもま
たｶﾅｰﾘ説明面倒だし（ｗ

2002年１月 16- 7- 11- 6- 3- 53/ 96 16.7% 24.0% 35.4% 134 118 20240万 2.1% 210万
2001年12月 7- 10- 7- 1- 4- 45/ 74 9.5% 23.0% 32.4% 52 84 11175万 1.2% 151万
2001年11月 12- 5- 7- 5- 5- 37/ 71 16.9% 23.9% 33.8% 247 105 15385万 1.6% 216万
2001年10月 7- 5- 7- 10- 5- 38/ 72 9.7% 16.7% 26.4% 63 57 14365万 1.5% 199万
2001年９月 14- 6- 14- 7- 7- 50/ 98 14.3% 20.4% 34.7% 69 79 20729万 2.2% 211万
2001年８月 11- 3- 7- 2- 6- 31/ 60 18.3% 23.3% 35.0% 227 94 13447万 1.4% 224万
2001年７月 13- 6- 7- 4- 5- 40/ 75 17.3% 25.3% 34.7% 150 105 16564万 1.7% 220万
2001年６月 8- 6- 8- 4- 6- 50/ 82 9.8% 17.1% 26.8% 140 109 9784万 1.0% 119万
2001年５月 7- 7- 1- 3- 3- 45/ 66 10.6% 21.2% 22.7% 160 88 12468万 1.3% 188万
2001年４月 15- 7- 8- 6- 3- 55/ 94 16.0% 23.4% 31.9% 243 104 17964万 1.9% 191万
2001年３月 12- 9- 14- 11- 7- 68/121 9.9% 17.4% 28.9% 135 88 18706万 2.0% 154万
2001年２月 11- 4- 3- 7- 10- 45/ 80 13.8% 18.8% 22.5% 65 57 11638万 1.2% 145万
2001年１月 17- 14- 8- 4- 6- 50/ 99 17.2% 31.3% 39.4% 124 153 24013万 2.5% 242万

2000年12月 12- 5- 9- 4- 3- 44/ 77 15.6% 22.1% 33.8% 117 112 17985万 1.9% 233万
2000年11月 6- 11- 2- 7- 8- 33/ 67 9.0% 25.4% 28.4% 80 91 14152万 1.5% 211万
2000年10月 11- 6- 7- 7- 6- 39/ 76 14.5% 22.4% 31.6% 82 60 14172万 1.5% 186万
2000年９月 15- 8- 13- 7- 7- 48/ 98 15.3% 23.5% 36.7% 102 98 17183万 1.8% 175万
2000年８月 7- 8- 5- 4- 4- 29/ 57 12.3% 26.3% 35.1% 359 130 8130万 0.9% 142万
2000年７月 9- 6- 7- 5- 8- 42/ 77 11.7% 19.5% 28.6% 131 106 13343万 1.4% 173万
2000年６月 9- 4- 6- 7- 7- 44/ 77 11.7% 16.9% 24.7% 54 93 12267万 1.3% 159万
2000年５月 2- 7- 4- 1- 3- 28/ 45 4.4% 20.0% 28.9% 12 120 5077万 0.5% 112万
2000年４月 8- 11- 4- 5- 7- 38/ 73 11.0% 26.0% 31.5% 117 79 10041万 1.1% 137万
2000年３月 10- 14- 12- 8- 4- 36/ 84 11.9% 28.6% 42.9% 49 93 12286万 1.3% 146万
2000年２月 10- 9- 6- 5- 6- 42/ 78 12.8% 24.4% 32.1% 313 144 11110万 1.2% 142万
2000年１月 9- 11- 5- 8- 8- 46/ 87 10.3% 23.0% 28.7% 49 67 10566万 1.1% 121万

まだ数年続くけど長くなるのでここらへんでやめとく。

>>147
そもそも多変量解析って、
その「言葉」を知ってるだけで実体がわからないｗ

折れがスピード指数に最初求めたのは
単行本に載ってた「必勝パターン」だった。

西田式はご存知ですか？

>>147
手法は同じってことね。それで実際ﾌﾟﾗｽ収支になってる？

>>148-150
長い実績があるんですね。

2000年度はプラス月が7回、01年度が8回ですね。
そして、本年度1月もプラスと。＞単回値

勝率の低い時が10％弱か・・・。

このデータで見ると、月間のサンプルが60〜90くらいですね。
今回４日間で68件は、多くないですか？

日次別って見れたっけ。

今月出走数多いし全く来ないし、もう散々ヽ(*｀Д´)ノ
あげてると統計のﾂﾜﾓﾉが表れるかもしれないので、あげてます。
-------------------------------------------------------------------------------------------------
区分 着別度数 勝率 連対率複勝率単回値複回値 賞金合計シェア1走当賞金
-------------------------------------------------------------------------------------------------
１日目 61- 41- 41- 28- 32- 203/ 406 15.0% 25.1% 35.2% 159 109 74711万 7.9% 184万
２日目 49- 46- 34- 29- 20- 190/ 368 13.3% 25.8% 35.1% 90 90 63101万 6.7% 171万
３日目 45- 32- 28- 24- 22- 199/ 350 12.9% 22.0% 30.0% 116 80 55836万 5.9% 159万
４日目 55- 29- 45- 21- 23- 181/ 354 15.5% 23.7% 36.4% 121 102 69880万 7.4% 197万
５日目 55- 37- 27- 33- 29- 185/ 366 15.0% 25.1% 32.5% 172 98 78532万 8.3% 214万
６日目 55- 29- 23- 29- 34- 172/ 342 16.1% 24.6% 31.3% 97 76 76202万 8.0% 222万
７日目 41- 41- 33- 29- 23- 184/ 351 11.7% 23.4% 32.8% 113 116 71565万 7.6% 203万
８日目 49- 44- 36- 26- 23- 167/ 345 14.2% 27.0% 37.4% 111 107 65944万 7.0% 191万
奇数日 202- 151- 129- 114- 106- 771/1473 13.7% 24.0% 32.7% 141 101 280644万 29.6% 190万
偶数日 208- 148- 138- 105- 100- 710/1409 14.8% 25.3% 35.1% 105 94 275127万 29.1% 195万
前半日 210- 148- 148- 102- 97- 773/1478 14.2% 24.2% 34.2% 122 96 263528万 27.8% 178万
後半日 200- 151- 119- 117- 109- 708/1404 14.2% 25.0% 33.5% 124 99 292243万 30.9% 208万
-------------------------------------------------------------------------------------------------

>>151
＞多変量の実体
うーん、それなんつうかもう、検索エンジンで漁って下さい、とか図書館と
かで少々学んで下さいとしか(^^;

＞西田式
しってますよん。
某なんちゃらパドックとかのヤツでしょ。
でも、アレとは計算式自体全く違うからね。
一応その昔本で調べて参考にしたりもしたけど、俺がそもそも頭に描いてい
たモノとは全く違ったんで、結局それっきりだけど。


>>152
まあ俺のは（JRA-VANから手に入れる事の出来る）「時計」というモノを組
み替えてやって、それの持つ「要素」の比重を変えたり、計算式を多少変え
たりして出したモノを因子として使ってるんだけどね。
あ、斤量とかは当然つうかなんつうか入れてるｹﾄﾞ。
収支は普通のサラリーマンからしたらお小遣いというにゃ充分過ぎるだろ、
って程度には、ここ数年ずっとプラスでやってきてる。

>>154
ああ、日次別ってこんな感じだったか。
折れが考えたのは何日間出現なしだったかを履歴・・・戦歴か、みたいに
見れたかなーってことだった。
そういやできないんだった。すまん。眠気でボケてきたか・・・。

>>155
実際買うときにオッズって利用してる？というか理論に組み入れてる？

馬忠のスレにも出ていたんだけど、
勝つ馬を当てようとしてもかなりの精度がなければ、
勝つ可能性が高い馬を買ってもプラス収支にはならないと思うので、ﾁｮｯﾄ聞いてみた。

>>156
どこまで続くのかも興味あるので時間ある時数えてみるｗ＞連続負け数

>>157
買うときにはオッズは「見る」けど「オッズ自体を理論に取り込んでは」
いないけど、パターンとしての活用はしてる。
ただ、単勝○○倍だから買う買わないっていう判断はしてない。
ワケワカラン人気薄を指定してきて、ﾊｧ?とか思ってたらあら勝っちゃっ
たよ･･･、とか年中あるもんで。
勿論「このパターンじゃ指定されても買えない」って判断もある程度は付
くんで、そういう意味で「選別して」配当の高いトコ安いトコをそれぞれ
狙って買うことはしてる＜パターンとして活用の意味。
当然配当高いトコはその分的中数減るけどね。

>>159の「配当高いトコはその分的中数減る」

これ（↑）、高い配当を指定する場合その回数自体も減るんで、全体から
見て極端に率が下がるという意味ではない。

>>155
その西田式の最初の単行本に
「単勝の必勝パターン」というのが紹介されていた。

どういうものかというと、
前走・前前走と２回続けて他馬よりも高いSP指数を出している馬は、
その８割が「勝っている」というもの。

また某能力タイム理論では、出走メンバー中、最高値を持ち、かつ平均値が最高かつ
能力タイムの標準偏差が最小だったかな、まあそんな感じのいくつかのランクで
全て１位をマークした馬の連対率は90％というのがあった。

折れにとっては、その方法論の信頼性を計るものはあくまで的中率であって
回収率ではないという信念があるな。

>>159
それで儲けが出るなら、かなり理論自体の精度が高そうだね。
ところで95氏はなんでそんなに統計できるの？独学？独学だったら初心者用の良い本ある？

>>161

>>123で書いた『やり方を工夫』ってまさにそれだよ（ｗ
っつうか、そういう値と値を比べる（影響関係を計る）事を学ぶのに、
多変量なんかは一度目を通すといいよ。

>>162
俺は独学。
競馬のために勉強した（ｗ
いやマヂで（ｗ
まあ元々数学好きだったっていうのもあると思うけど。
で、俺は仕事の帰りに図書館に通ったりして片っ端から本読んだ。
んで、コース別の人気と枠順とかってテーマを勝手に決めて当てはめてみ
たりした。
本は今度本屋に寄った時にでも見てみていいのがあったら書き込んどくね。

>>162
さんきゅ。
一応家には >>78 で書いたのと、『実践としての統計学』ってのが買って飾ってある(/o＼)
落ちついたらしっかりべんきょしてみよっと。

>>163
ああ、やっぱりそうなんだねｗ

スピード指数スレでも書いたけど、

http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1009707965/51
http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1009707965/155
http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1009707965/512

指数系のソフトって、
そういう並べ替えとかランク付けとか他の要素との絡め方とか、
最終的な評価の自由をユーザーに与えていない気がする。

>>164-165
折れが買ったのは>>104の通りだ。
まだ全然読んでないよ・・・。

数学好きってのはいいね。
折れはまったくダメだった。
５点とか２０点とかよく取ってたよ。（注：２００点満点）

当時は「確率・統計」なんて、自分と関係あるなんて思ってもみなかったよｗ

さて、もう５時なので寝るよ。おやすみ〜。

>>165
あんまり数式の出ていない本を見つけたら立ち読みでもしてみればいいｶﾓ。
数式だらけの本は「学ぶ」には向いてないから。

>>166
やっぱりそうなんだよ（ｗ

＞最終的な評価の自由を
特に、某なんちゃらパドックとかは最初に結論（西田式という）が出てる
ワケだし、今更変えられないのかもしれないね。
最初そういうのがイヤで俺は自分でやろうと決めたんだが（ｗ


話し飛ぶけど≪思い付く→やってみる→また思い付く≫。
この繰り返しって身につけると便利だよ。
地味な作業が少しは楽になる筈。
･･･俺は未だに苦のままﾀﾞｹﾄﾞﾅ（ｗ

ﾏﾀｰﾘsage保守。

＞１０２

返事遅れたんで見てるかしらん？汗

以前、１１番目の競馬専門誌トータライザー系のスピード指数
の本見たけど、補正について書いてあったが、詳しい表記は忘
れましたが、補正すること自信が問題がある件に関して激しく
同意しました。

補正で指数の信頼度を上げるのは、単なるこじつけでしかない
というのがその本の見解だった？かな？

まさにそのとうりだと思いますね。
補正などせず、あとは指数の信頼度というようなものだったか
な？
自分は大井競馬場専用スピード指数作りましたが、中央競馬で
使用したものなら目も当てられぬ大惨事でしたが、多いでは万
券などもあたったりしてました。
最近ちょっと覆いで痛めつけられたのでやっていませんが。

今時分の使用しているのは、この中にも多分いらっしゃるかも
知れませんが他力本願で、高的中率、２００％以上回収率を目
指してますが、本年度１２日間（本当は１４日だけどまだ検証
してないの汗）で、ある特定ソフトで１５０％以上の検証が出
てますが（最大３日区間３００％）、その条件で、昨年有馬の
日から逆算２２日間では、かろうじてかな？といった程度で、
信頼性にかなり疑問です。

また、東京終わって中山始まると恐ろしい結果が待っていそう
。汗

閑話休題
でかつ以上。藁

＞１０５

遅ればせながら。汗

的中率ですかな。
適度の的中率で、変則モンテカルロ？で破産したこと有り
。涙

まあ、自分の場合３競馬場リアルタイムが一番のネックで
他力本願ソフトなもんで、１Ｒの予想が間に合うかと、地
元ＷＩＮＳだけで試した本年度１回東京５日から８日は、
回収率的にはまあまあでしたが、買えない（涙）がありま
したので、計算上は（（１０万）Ｘ１５０％）Ｘ１５０％）
藁、ですがね。汗
プログラムがつぎはぎだらけで、東日本だけにすると、
なぜか回収率が０％　藁

説明のなってない藁で閑話休題。m(__)mごめん明日早番。

>>171
ああ、ゴニョゴニョの事かな？
あれは補正って意味ではないですよん。
値と値の相補関係や相似関係、また、互いに及ぼし合う影響性
を判定、反映させてはいないのでしょうかねぇ？って事でした。

補正云々については考え方次第ですかね。
最初から組み込まれていなかったモノ、後付の補正ではそれは
『補正』ではなく『修正』でしょうし。
『補正』とはイレギュラーな値を『“微”調整』する事であって、『違
う値に“修正”』する事じゃないとは俺は思ってるけど。

特別手当キボン保守

保全しとこうsage

それでは折れも保守sageでｗ


先日意見交換した時には、まだうまく言語化できてなかったんだが、
ようやくそれがハッキリしたよ。

つまり、「能力評価」という切り口で集めたデータでないと
予想法としては信用できないということだ。

>>44氏のデータをどう評価するかということも、そこにかかってくる。
>>52や>>67で感じていたのはそういうことだった。

９５氏のいう「ある程度のやり方」というのも、
あくまで能力評価がベースになっているはずだ。

TARGETの標準検索機能は、基本的に「臨戦過程」を見るものであって
「能力評価」と言えるとすれば、かろうじて[前走脚質]くらいだろうか。

>>178
＞「能力評価」という切り口で集めたデータで

全く持って同感ですね。
っていうか伝わってﾖｶﾀ（ｗ

>>179
そういう意味では「指数」というのは単なる素材だから、
その素材をどう料理するかは、あくまでユーザー次第だということになる。

至極まっとうな結論だ。思わずﾜﾗﾀ。

>>180
そうそう、だから指数っていうのは多分、下拵えに過ぎないんだろうね。
調理する前の段階の。
で、「市販の指数って判定とかは云々」と疑問が出たんだけどね（ｗ

スレタイに添えば、それらを調理した上ででた結果の検証に必要なサ
ンプル数っていうのは、目安として３年分位でどうだろうか？
条件を細かく区切って行く（勿論途中の段階でも集計出しながらだが）。
例えば、東京＞芝＞1200m＞未勝利＞開催月、とかっていう風に。
で、こうして区分していくと、条件によっては全然サンプルが足りない
ケースが出てくる。
その場合、競馬場の馬場の改修もあるから、あまり昔には遡れない。
まあ大きな変化がなければ問題ないんだけどね。
で、さしあたって３年分辺りで手を打ったらどうだろうか？と。
まあ４年でも５年でも、この際２年でも別にいいんだけどさ（ｗ

んー、以下は全く持って個人的な意見なんだが。

脚質は能力の一部にはなっても、脚質だけを持って能力とは言えないかと。
まあ能力そのものと密接に関わってくる事は事実だろうけれどね。

3年分かあ。
データとしてみるにはいい感じだけど、
実用性としては、どうなんだろう。

ちょっと話を戻すようだけど、
個人的には、スピード指数と能力指数は別物だと思ってるけど、
９５さんの使ってるのは、どちらの系統ですか？

>>183
正直実用性って点では、３年が１０年でも足りないと言えば足りない
だろうし、余分と言えば余分だと思うけどね。
まあでも毎年毎年、３年毎で更新したモノを比べることで推移も計れ
るし、、、っていうか、データはそうやって計らないと意味ないような
気がするんですけど（ｗ

どっちなんだろうねぇ？なんとなくどっちでもないような（ｗ
つうか、その２つの違いってどこで分けるの？（ｗ

>>182
TARGETは利用してないですか？

「脚質」の中には、いわゆる逃げ・先行・・・の分類以外に、
出走メンバー中で上りが１位・２位・３位・・・という分類と
あと「PCI」という、数値評価があるんですよ。

http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1012307919/78-80

>>178で
＞「能力評価」と言えるとすれば、かろうじて[前走脚質]くらい・・・
と書いたのはそういうことから。

>>184
どうなんだろう。・・・じゃどうなんだろうだな、たしかにｗ
自分の意見を書いてなかった。

折れとしては、直近の１年がマイナスだったら、
その方法論を採用する意味がないと思ってしまうな。
去年は負けました・・・ってことだから。

まあ、実際に運用したリアルタイムデータの結果がそうでした、というんなら
しょうがないが、とりあえず過去３年間分データ採ったらそうでしたでは、
ちょっと困るよね。（ｗ

>>185
なるほどねぇ。
で、そのPCIっていうのは、「指数自体」との関連性はどうなってるの？
単独運用なのかな？

俺は世に出回っているソフト一切活用してないんだよね（ｗ

>>187
>>185のリンク先に

＞つまり、３ハロン前後で、どれだけ速度が変わったかを表しています。

・・・とあったように（あれはヘルプのコピペ）、PCI は脚質を判断するための
単独の指標だね。

>>186
まあデータなんてものは、一つだけではどうにもならないんだし。
複数のデータを組み合わせて始めて役に立つ事が殆ど。
だから、３年分を出すだけでなく、２年分、１年分、半年分、と幾つも用意
しないと意味無いよね。
推移を計るって点からしても。


で、ええと、、、。
スピード指数と能力指数の違いを教えて下さいませ（ｗ

>>188
ああ、単独なんだね。
了解。
でもそうなるとユーザーがおのおの工夫して関連性を持たせてやって
有効活用することも出来る訳だから、ターゲット使ってる人は今が先
んじて儲けるチャンスってワケだ（ｗ

>>189
タイムという素材だけを評価したのがスピード指数。
それ以外の要素を絡めたのが能力指数。
（道中の位置取り・有利不利・騎手・調教・その他・・・）

と定義してるけど。

>>191
そうすると俺のは、近いのはスピード指数かなぁ？
単純に走破タイムを見るワケじゃないからそれとも違うとは
思ってるけど。
まあホントにオリジナル（例え似てるモノがるとしても）なん
で、どっちでもないあるいは融合型って事で（ｗ

>>190
まさにその通りだね。
ただ、TARGET単独だけじゃなく、その拡張版（？）として使えるソフトが
いろいろあるみたい。
それを有効利用すればいいのかなと。
最近になってようやくｗ　そんなことを考え始めたよ。

>>192
まあ、単なる折れの分類なんで・・・。
でも、その辺もう少し詳しく聞きたいところだがｗ


とりあえず、今夜はもう寝るね。おやすみ。

>>193
＞拡張機能
ああ、そういうものあるんだ？
いやはや便利な世の中だねぇ（ｗ

＞もう少し詳しく
いや２ｃｈでは勘弁して（ｗ
そもそもその辺りの説明文字だけだとｶﾅｰﾘ面倒なんだよね（ｗ


ロムしてる筈なんだけど出てこないなぁ＠利用してる人（ｗ
さて俺も寝るか、おやすみぃ

>>194
出てきました（ｗ
競馬にも数学的統計手法って通用するのかな？
と言う疑問がありまして・・・・

>>195
ああ、ここではトリップ使ってるんだ？
それはともかくお久しぶりですねぇ（ｗ

＞通用するか疑問
そうすると例のブツは信用出来ない、という結論になるかな？（ｗ
まあ確かに純粋にアレだけだと微妙なトコかもしれないが（ｗ

>>195
a さんのことだったんかい！（ｗ

>>196
また、微妙にアレな言い回しで煙に巻こうと・・・ｗ

>>195
＞競馬にも数学的統計手法って通用するのかな？

どの部分にどの手法を適用するかという問題もあるような。

先日 BP 氏の掲示板に御招待カキコしたら、

回収率分析についての私的見解
http://homepage2.nifty.com/bicphantom/kangaekata2.htm

がUPされていた。
BP さん、ありがとう。勉強させてもらいます。

さて、この手法なんかどうですか？　

>>197
＞煙に

いやあまあなんつうかその･･･（ｗ
っていうかぁ〜、２ｃｈじゃ無理だもの、説明するの（ｗ

>>198
リンク先の内容はおおむねいいんじゃないですか？
最大最小の値は除いて計算するっていうのは常套手段つうか当たり前の
作業ですよ、統計上では。

>>199
吐け。

ちゅうのはもちろん冗談だけどｗ

まあ、自分の方法論の根幹を簡単にさらけ出せないのは当然だ。
折れだっていやだもん。

>>201
吐いていいん？実は夕べ飲み過ぎちゃってさ･･･（ｗ
とまあそれは置いて於いて、場所変えれば少しは話もできると思うけどね（ｗ

馬券で儲けるっていう頂上に向かって、いろんなアプローチがある訳だけど。

このスレは、
そのいろいろなアプローチの信頼性をどう測定するか、
ということが基本的なテーマだから、
結局、話は統計手法へと向かうのだな。

ところで、本屋の確率・統計コーナー（？）を見た限りにおいては、
「 統計解析 」と「 多変量解析 」はどうも別扱いなのかな。

>>203
そもそも多変量っていうのは
重回帰、主成分・因子、判別、等の分析法の総称っつうか、分類の一つな
んですな、あ、数量化分析とかも。
ちと乱暴な言い方だけどね。
で、所謂統計解析のなかでも別途一つのジャンルとして扱われている、と。
まあそんなトコですかね。

>>203
多変量解析とは？

複雑に絡み合った要因の因果関係を解きほぐしたり、予測したりする・・・
・・・という説明があった。

しかし、同一著者・同一シリーズなのに
統計解析を同様に「 ひとこと 」で説明する一文はないようだ。

>>204はちょっとというか相当判りづらい言い方だったな。
多変量は分析ではなくて解析だって事ですね、要は。
、、、ますます分かりづらそうだ･･･（ｗ

>>206
分析と解析の違いが分からんｗ　がとりあえず。

多変量解析というのは、要素間の相関関係を調べるもので、

統計解析は要素そのものの性格を個別に調べる・・・みたいな理解でいいのかな？

つまり、統計解析は個人の体力や技術を分析し、多変量解析はチームプレーを分析する？

つまりまあなんだ、多変量の実体っていうのは、様々な分析結果（因子）を
平らに慣らしてやって、同列に語れる様にしよう、と言う事と言えるかな。
そのために線形変換とか色々有るわけだが、つまるところは、切り口が多様
であるが故に一概には同列に並べられない因果関係をまとめて新たな結論を
導き出そう、というわけですな。

こんな感じで判るかな？

>>207
途中でUPしてしまった・・・。

つまり、統計解析は個人の体力や技術を分析し、多変量解析はチームプレーを分析する？

だとすると、このスレの求める測定手法は「統計解析」に属するのかな。
そして、９５さんの方法論は、自分で述べていたように「多変量解析」であるということだから、

・・・むふふんｗ　
と分かったつもりになるワタシ。

ごめん、急用が入った。
落ちます。

>>209
そうそう、つまり、今までは「統計」で語っていた部分を「多変量的見方」
で語ったらどうよ？って意見を出してみた、と。
回りくどい言い方だったが（ｗ

有る一定の計算方法をもって算出した「値」は、他のやり方で出した
「値」と比較したりまとめたりする事で、より有効に活用出来る可能
性があるって事は伝わったと思う。
ってことで、気紛れに外野の意見をだらだら書いてきたけれど、この
辺でそろそろ引っ込むとしますねぇ（ｗ

機会が有ればまたみなさんと会うこともあるでしょ。
その時はまたよろしく、ではでは。

うーん 何か難しいスレですね・・・

ところで ＪＲＡのレースで １着・２着・３着にそれぞれ 入着するお馬さんって どんな

お馬さんでしょうか？ そのレースで １番強い馬が１着・２番目に強い馬が２着・３番目に

強い馬が３着・・・ だけじゃないよね？・・・というかこのパターンで決まる方が少ないかなぁ？

>>211
いろいろ貴重な示唆をありがとう。
気が向いたらまた遊びに来てねｗ

>>212
そのレースで「本気で勝つ気がある」馬たちの中で、
一番強い馬、もしくは一番展開が向いた馬が最先着する可能性が
もっとも高いのではないかと。

あるいは、単純に一番強いといっても、力の差は相対的なものだから、
抜けて強ければ勝率は高いだろうけど、
そうでなければ紛れも多くなるんじゃないかな。

以前競馬王に短期連載されてた「展開魔方陣」ってご存知ですか？

コレ（↓）が気になったんで戻ってきました９５です（ｗ

＞１番強い馬が１着・２番目に

ま、その「強さ」がどういうモノを指すのかにも依るんだけど。
一番強い（最も能力の高い）馬が勝つとは限らないのが競馬だって事
はみなさんよく知っていますよね。
で、それは当然２着馬３着馬にも言えること。

有る馬が勝つ流れに於いて、その流れの中で能力を発揮できない馬も
出てくるのが競馬だし、競走馬ってもんでしょ。
また、全馬が同じ流れ・同じパターンで競馬をするとも限らない。
結果的に全く性質の違う競馬をした馬同士で１−２着を分け合う事も
しばしばある。
毎週そういう光景みてないですか？

「勝った馬はその中で最も高い能力を有していたとは限らない」
コレがワタシの持論です。

ついでに
「勝つ馬と２着になる馬が同じ競馬をするとは限らない」
コレも足しときます（ｗ

>>215-216
やあ！こんばんは〜ｗ

>>212みたいなのを解明する手法こそが、まさに多変量解析とみたが、どうざんす？

呼ばれたらつい来てしまうワタクシ(^^;

>>217
微妙なトコだけど、そういう事を探る為手法はまさに「多くの変
量＝多変量」だね。
最終的には俺もそれを目指してるけど、まだまだ先は遠いなぁ。
てことで、出来たら教えて下さい（ｗ

眠いん？（ｗ

>>218
いま、４つのスレを並行で読み書きしてた。

とりあえず、眠いです。
明日も８時起床だ・・・ｗ

>>219
早よ寝なさいて(^^;

でもほんと、各馬がどういう競馬をしてどういう結果になるのか、
完全とまではいかなくても、５割からきっちりと予測出来る方法
を完成させたいなぁ、、、生きてる内に（ｗ

>>220
単一のファクターだと、頑張っても20％前後しか
競馬の現実を反映していない気がする。
かといって、そういうファクターが５つ集まれば100％という訳では当然ないしね。





・・・寝る。

hozenn

うーん なんと いうか スピード指数とかは 馬の能力とか強さとか 単なる先行力？とかを

はかる 予想法だと思うのですが その スピード指数とかが究極形態に到達したとしても

レース結果が そういう 強い馬が勝つという 前提にない限り ある意味・・・８割方

レースを外す予想法に なりえると 思えるのですが・・・

何が言いたいのかな？
増額投資方の流布なら要らないが、まあちょっとだけ相手してみるか（ｗ

>>223
少なくともワタシは単純にそう言うモノを目指してはいませんので。
つうかさ、全然読んでないでしょ？前のログ（ｗ

>>221
その辺は微妙な感じですねぇ。

有る特定の（因子という意味の）条件を満たした時に、結果にハッキリ
とした傾向が生まれる事は珍しくないですよね、競馬でもなんでも。
で、その「条件」とやらを分類し、整理する為の手法を用意できればど
うでしょう？
そうすれば結果を想定することは充分実用的なレベルで可能でしょう。
つまり、その組み合わせを「条件毎」に用意してやればいいんです。
条件を判別する時点に於いて、機能する因子を、それぞれ適切な手法で
処理し、それにあわせて、別途それぞれの「条件」に適切な、因子と因
子の処理に適切な方法論を組み合わせてやればいいんです。
まあ言うは易し行うは難し、ですけどね（ｗ

ワタシのアプローチはこんな感じなんですよ。
つまりこの前からずっと、「データの可能性」ってどうよ？
と言ってるわけですね、ワタシ（ｗ

＞95
Blueは無視っていう暗黙の了解が一応あった気がしたんだけど
知っててﾜｻﾞﾄｶﾗｶｯﾃﾙﾝﾀﾞﾖﾈ?

>>226
うん（ｗ

>>224

いや なんとなく 日々 馬券を買うたびに 思うことは レース結果というのは 一体何なのか？

と言うことなんですよ 私は 何を予想しているのだろうかと 陥る憂鬱というか・・・

パチンコ台だったら 良い台を探せば良いんだろうと思うんですが 競馬の場合には

良い馬を探しても 馬券に絡むかは わからないし・・・

＞44氏

Excelで学ぶ多変量解析入門
B5変　280頁　定価(本体2800円【税別】)　2001/12

たしかこのタイトルだったと思うんだけど、試しに目を通して見る
のもいいかと思われ。

んー、でもタイトル覚え違いだったかもしれないなぁ、こんな表紙
だったっけか･･･？(ﾆｶﾞﾜﾗ
http://www.ohmsha.co.jp/data/books/contents/4-274-06438-7.htm

>>223>>228
「強さ」の正体とは何か？　という問題でもあるんじゃない？

強い馬が勝つ。あるいは、勝った馬が強い。

どちらもありえると思うけど。

でも、「勝った馬が強い」というのはあくまで結果論として言えることだから、
それは「予想」ではないと思う。

さしあたり「強い馬が勝つ」ということを前提にその強さを評価して、
なおかつ、その強さが生きるレースであることを前提として、
結果をあれこれ予測するのが予想行為というものではないですか？

そうして、その「強さ」を測る物差しのひとつとしてスピード指数が存在するわけで。

さて。
そこで問題になってくるのが、
スピード指数・・・特に西田式みたいに、単純にタイムを指数化しただけの
ある意味シンプルな指数の場合、それが「強さ」をどれくらい反映しているのか。

あるいは、もっと単純にタイムが「強さ」に占める割合をどう考えるのか。
その判断次第で、またいろいろな物差しが考えられると思うけど。

>>230
俺へのレスじゃないんでなんなんだけどさ。
あ、それと眠いトコ悪いんだけど（ｗ
強さって一つじゃないからねぇ。
俺は「競馬に於ける計る事の出来る強さ」って複数の種類のモノがある
と思ってる。
で、「どの強さ」が機能するのか、どの強さが削がれるのか、っていう事
を考えないと、「予想」は「希望的観測」に終わると思うんだよね。
自分が「正しいと思い描いている強さ」に対する希望、の意味ね。
で、物差しは一つじゃとてもじゃないけど足りないんじゃないの？って事
で、>>225のようなアプローチをしてるワケなんだけどね。

こういう考えが思いっきり間違ってる可能性もあるとは思うよ、うん（ｗ

>>231
いや、もちろん９５さんへのメッセージでもあるんだがｗ

たしかに「強さ」の成分（？）はひとつじゃないだろうけど、
でも、たったひとつの物差しでも使い方次第ではないかとも思う。

競馬は参加するレースを自分で選べるんだから、
その物差しが有効な状況だけを選んで戦えばいいのではと。

その場合、では、その有効な状況か否かをどう判断するんだ？
という話が当然出てくるけど。

>>225で語られてる手法にはその辺も含まれてるんだろうね。

折れなんか今のとこ単一ファクターの処理で手一杯だけど、
９５さんの場合、品揃えは豊富そうだなｗ

>>232
いやまあそんな気もしたんだけどね（ｗ

＞使い方次第
勿論そうだよね、ただ、その使い方自体が、こういうスレに見る多くの
場合、どうも「調べたらそれだけで終わってる」気がするんだよね。
「折角調べたデータ、その持てる可能性をもう少し広げてやれないも
のか」と、いつも見てて思うんだけど。
そういう使い方の一つに「幾つかのデータを組み合わせるってのはど
うよ？」って事かな、ヒントって言ったら尊大かもしれないけど（ｗ

＞その有効な状況か否かをどう判断するんだ？
そうそう、まさにこれだよね。
まあそうは言ってもそれは俺のクチからは言えないんだけどさ（ｗ
何でと言えば、用意されたデータ（ファクター）がどういった類か、って
いう事が判らないから。
勿論そのデータ（ファクター）が持つ意味合いにもよるし。

＞その辺も含まれてるんだろうね
そうだね、それを判定する方法論は一応出来てる。
でもまだまだ先に進める筈とも思ってるから、完成とは思っていない。
機能しない場合の対応なんかもまだ道半ば。
大まかには頭の中にそれもあるにはあるんだけどね。

＞品揃え
それはどうかな？（ｗ
でもまあ、かなり手を掛けてる事は確かだね。
そういう「基準」を、「時計に関するモノ」だけで１０から１４用意してる
よ、俺は。

俺作の「指数っぽいモノ」で、例えば今年これまで２Ｒに１Ｒ以上的中
させる事は可能だったりしてる、そういう判定とか出さないでも。
まあそうは言っても、そのままだともの凄い点数になるんで実用的じ
ゃないが（ｗ
あ、「馬単」想定で全レース対象（新馬障害は基本的に除いて）ね。

まあ俺の勝負は単複にドカンだが（ｗ

ちーと付け足し
＞時計に関するモノだけで１０〜１４

表に出さないデータとしては倍以上あるんだけど（ｗ

予想法に対する漠然とした不安は、多分、
レース前に考えられる全ての予想要素が同じレースを
何回かしても、必ずしも同じ結果になるとは限らない、
ということが体でわかってるからだと思う。

レース結果を決める可能性がある要素として、
馬券締め切り後からレースが決着する間までに発生するものも
あるわけで、それらを予想には取り込めないわけだから
どうしようもない。

だからどんな究極の予想法ができたとしても、
100%には到達しないだろうし、出てくる予想結果は
このタイトルのようにある程度の信頼度というものが
別の数値として必要になるのだと思う。

>>235
全体的に同感だけど、１００％になる必要もないのでは？
せいぜい届いて９割だろうね、どう足掻いても。
俺は７〜８割で上限かなと思ってる。
それと、信頼度とかっていうのはどうだろ？
どんな方法であれ永続的には使えないだろうからね。
予想法とその信頼度を測る方法の両方で、使える限定された期間が
解るなら別だろうけど。
まあそのために推移も継続して測っていかないと駄目だろうし、と、
結局は単一の方法じゃ駄目なんだろうなって結論なんだな俺は（ｗ

>>236
235取られちゃったね(w

一応 的中率 １００％の予想法は 確立してます・・・

単勝・複勝・馬連・ワイドらを 各々 全通り 買えば 常に当たることが 保証されますが オッズ的には

苦しいでしょうね (当たり前ですが）

でも この辺が レース結果の 本性みたいものなんでしょう・・・

強い馬も 勝ち 弱い馬も 勝つ

>>237
ここでは別に構いません（ｗ

>>239
俺も33取られたんだ（ｗ

>>240
んで途中からロム専？（ｗ

　　

ネタ切れか？（ｗ

>>243
つよし！
もう寝なさい！(怒) by母

>>244
誰がつよしやねん(- -;
っつか仕事しながらだからまだ寝られないんだよ（ｗ

-

　

多忙につき保守作業のみ。

今夜も保守のみ・・・。

ネタが必要だ・・・。
その前に勉強が必要だ・・・ｗ

確率・統計であばくギャンブルのからくり
ブルーバックス、どう？

>>252
「確率・統計であばくギャンブルのからくり」、読みました。
確率統計がほとんどわからない私でも内容を理解しながら
面白く読むことができたので、ひょっとすると確率統計を理解
されている方からすると易しい内容なのかもわかりません。

本を読むのは好きなのですが、確率統計について論じられるレベル
ではないので（笑）、あ氏の期待されるようなレスにはなってないかも
しれません。失礼致しました。

>254
感想どうも。
やはり、やさしいですか。しっかり理解してない
私には勉強になりました。

>>255
いえいえ、あ氏が同著を読まれていないものとしてレスしてしまったもので。
私からしたら全然易しくないですよ（笑）。確率統計をしっかり理解した人なら
易しいのかなと勝手に思っただけなのです。大変勉強になった本です。

同著者の「ツキの法則」（PHP）は読まれましたか？これも面白いですよ。
もし読まれていないようでしたら、一読をお勧めします。

谷岡一郎ついてはこんな意見もあるようだけど。

今、スピード指数（タイム理論）ってどうなのよ？
http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1009707965/331
http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1009707965/336

読んだ感じどうですか？
折れは読んだことない。本屋で見かけたことはあるけど。

>>257
スピード指数スレの331、336でも一応は読むことを勧めるレスの
ようですね。著者の是非はわかりませんが、私も一読をお勧めします。
ダイス萬氏がこのスレの少し前で触れていた「多変量解析」につ
いても「確率・統計であばく・・・」の方に若干例が載っていますので。
2冊合わせても1500円程度なので、機会があれば。

>256
「ツキの法則」・・・読ませていただきます。
情報、ありがとうございました。

ＶＢとオラクルで（ACCESSはデータ増えるとトロいから)オリジナル予想ソフト考えてる。
当然各馬に得点を与える事になるが、様々な得点要素が有り、各々の得点要素を加算して合計得点を算出する時に、得点の割合を決定するにはどんな統計手法を使えばいいの？

例えばこんな感じ
休み明け　　　　　　　　　　−１点
上位２０位騎手へ乗り代わり　＋２点
スピード指数１位　　　　　　＋３点
まさか全て−１と＋１にする訳にはいかないので。

>>260
Oracleって速い？
あれはサーバ用DBじゃないの？
そういやパーソナルってのもあったかな。

>>260
自分が考えた通りに比重を決めて下さい。
要素同士の兼ね合いもありますから。

>>262
その比重の適切さをどう判断するか、って話じゃないの？

そして「要素同士の兼ね合い」をどうするかという。

>>263
比重は設計次第。
兼ね合いは比重他おおまかな枠組が決まってから。
そもそも＋−幾つってやり方では判断も何もない。
地道な集計結果から重要度を探り出すしかない。
そしてそれはその人の考え方・構成にもよる。
まして要素の種類、要素の取り方でも変わってくるのだから。

たまたま覗いたんで書き込んでみたが、２６０の
ｽﾃﾊﾝがﾁｮﾄイヤだったんで妙に冷たい書き込み
になってしまいました。
ということで、、、ご免なさいです。

いや言ってることはマジなんだが（ｗ

>>264-265
おお、こんばんわｗ

＞ｽﾃﾊﾝがﾁｮﾄイヤだったんで

ケケケ氏は結構あちこちで書き込んでるからコテハンだと思ってるよ。

＞比重は設計次第。

設計とは？

>>266
こんばんは（ｗ

＞コテハン
そうなん？
最近あちこち覗いてないからわからんかったっす。

失礼しました(^^; ＞ケケケ氏

＞設計
取り出すファクターが何か、とか。
ファクターの“組立方法”とか。
指数とかに上乗せするのか、要素だけを“集計”するのか、とか。
そういう全体の“構造”ですかね。


日曜夜まで所用でいないんで、続きがあるならまた後日ってとで。
んではおやすみなさい〜。

２６７ちと修正

＞設計
取り出すファクターが何か、とか。
ファクターの“組立方法”や“取り出し方”とか。
指数とかに上乗せするのか、要素だけを“集計”するのか、とか。
そういう全体の“構造”ですかね。

寝ようと思ったら不意に思い付いた。

もしかして、ファクターの影響度を測るって事？
ああでもそうすると最後に足し引きってのがなんだよなぁ。
ううう、駄目だ、今夜はどうにも頭が中途半端にしか働かん･･･。

てことで一旦先のレスは忘れて下さい（ｗ

自分の考えでは「ファクターの影響度を測る」ってとこまでは考えてなかった。
ただ単純に馬王みたいに高回収率のパターンを探して点数加算するという方法ではだめ？
カスタマイズしてたとき、この点数加算の比重をテキト−にやってたけどあと1点足らずにヒモからもれて逃したパターンが多かったので、この辺の比重を統計処理でどうにかならないのかと思っっているのだが。
もう一度図書館で統計の勉強してみる。

それにしてもデフォルト馬王年末からやけに調子いいな。羨ましい。

>>261
そう、オラクルのパーソナル版はスタンドアローン専用。
アクセスみたいにデータ増えても重たくならないけど、色々と制約が多いので開発し難い。

>>270
Accessはデータが増えると処理が重くなるとはよく聞くなあ。
本来パーソナルユースとしての簡便さが売りなんだろうけど、
競馬データを扱うとなったら、データ量が半端じゃないもんな。
個人でこれだけのデータ量を扱う分野があるとは、
マイクロソフトもご存知あるまいｗ

Oracleは全然知らない。Accessとは文化が違うという話を聞いたことが・・・。

ところで、

今、スピード指数（タイム理論）ってどうなのよ？
http://curry.2ch.net/test/read.cgi/keiba/1009707965/163

ここに
＞今は２０００からＥＸに切り替えてる。これといって機能の変化はないけど、
＞ＤＢの読み込み速度が相当速くなっている点は高く評価したい。

という発言があるけど、これどうやらBDEみたい。
「２０００」がどうなのかって知らんのだけど、
最新版の「EXPERT」から変更されたとすれば、
現行のSPDKはDelphiかBCBで開発されてるのかな。

>>270

何か特定の基準に対しての
「影響度そのもの」と「他の要素と“それの”足し引きの加減」

要するにそう言う事だよね？
で、それって結局は“影響度を測”らないと足し引き出来なかったり。
んで、“多変量”とかはそういうに適してる筈。

ただ、そういうことなら“統計”抜きでも大丈夫だと思うよ。
なにより一から始めるのって結構面倒だと思うし。
で、やり方は「値の出し方と足し引きのやり方を工夫」すればいい。
工夫っていうのは、「条件付け」とかの意味。

あ、でも「俺はこの際徹底的にやってみせるぜこんちくしょう」
っていうなら“多変量”を推奨しとくね（ｗ
数学好きとか得意ってんでなきゃ「イバラの道」だと思うけど(^^;

>>273
「イバラの道」にチだるまのワタシ。

>>274
絆創膏あげよっか？（ｗ

「イバラの渡り方」は困った事に、聞く側に構造や概念が理解出来てないと、
話す側も説明もしずらいっていうか、そもそも説明出来ないっていうか（ｗ

>>275
まさにそうなのよ。
「概念的なもの」が理解できてないから、およそどうにもならん。
専門用語自体が初耳な上に、
それを説明する言葉がまた耳慣れておらん。

＞そもそも説明出来ないっていうか（ｗ

そもそも理解できないっていうか（ｗ

「右」とは何か？

「左」の反対です。

「左」とは何か？

「右」の反対です。

って感じ。

俺の場合、そもそも数学的な素養がなさ過ぎる。
こりゃあ時間かかりそうだ。公文式から始めるべきかな。

>>276
＞公文式から始めるべきかな。

これはけっこうマジに考えていて、
以前、本で読んだ良さげな塾（公文式ではない）に電話して、
「 社会人コースはないんですか？ 」と問い合わせたことがある。

そしていつの間にか慣れてたみたい（ｗ

>>276
実践有るのみ、としか言いようないっす。
ってことで、とりあえず習うより慣れて下さい(^^;
それの方が覚えようとするよりは効率良いと思われ。

エクセル対応な本とかで先ずはやってみるのがいいと思うよ。
練習問題の付いてるようなヤツね＜どっかに書いた44氏宛のレス参照

Ａ君　利き腕ってどうすれば解るの？
Ｂ君　箸を持つ手はどっちよ？
Ａ君　箸って何？
Ｂ君　茶碗て解るか？
Ａ君　わからん。
Ｂ君　飯食う時に棒みたいなの使うだろ？それが箸。
Ａ君　ああわかった、で、利き腕は箸を持つ方の手なんだ？
Ｂ君　一般的にはな、例外もあるし意図的に持ち替える場合もあるが。
Ａ君　？？？決まってる訳じゃないの？
Ｂ君　･･･、まあケースバイケースって事だ、右に強制される場合もあるし。
Ａ君　ケースバイケースって？強制って？っていうか右って？
Ｂ君　･･･､･･･､･･･。

強制　×
矯正　○


鬱ﾀﾞ

>>278
「習うより慣れろ」というのはよく分かる。

俺がAccessで競馬DB作ろうとしたときも、入門書片手に
「実際に」操作しまくってたもん。

その試行錯誤の時間がまあ、ｶﾅｰﾘ長かったのも事実だが、
それでもDBは「概念的には」まだ分かりやすかったように思う。
統計解析などに比べれば、明らかに「数学的素養」を要求しないからだ。

小学生時分ですでに、国語と算数ではテストの成績に差が出ており、
中学時代にはハナっから数学を投げていた俺としては、
「授業そのもの」を受けなおす必要があるのではないかと
けっこう真面目に考えているわけだ。

「確率・統計・解析」の本を購入してはみたものの、
読んでいると正直眠くなってくる。（これこそ鬱だｗ）

保全しとくね

パチスレより保全出張

age

　

100くらい

回収率分析についての私的見解
http://homepage2.nifty.com/bicphantom/kangaekata2.htm

回収率分析についての私的見解
http://homepage2.nifty.com/bicphantom/

(ﾟдﾟ)ｻﾒｰ

保全ばっかりだな。

保全