数学の達人集合

なんで控除率25％で
負ける人間が95％になる訳？
どういう計算式になるか誰か教えてくれ
そもそも95％って数字はどこから出てきたんだ？
感覚の話じゃね？
実はもっと勝ってる奴いるんじゃね？

じゃあ控除率が例えば10％になったら
負ける人間は何％になる訳？

95％

94％

95%

１０％になっても勝つ人間の取り分が増えるだけじゃね

75%を何レースもやるんだから下降していくに決まってるだろ
バカか

いくらなんでも同じって事はないとは思うが。
８５％〜９０％ぐらいじゃない！？

>>6
下降してくのは分かるけど
なんで勝ち組率が5％に収束する訳？

負ける人間が95パーってソースはどこ？

>>8
総人数は増え続けているから

正規分布か

まあ、こんなの数学の達人じゃなくても天才じゃなくても高校数学してりゃわかるだろーがよ

オレにはわからんが

>>10
95％は置いておいて
じゃあ何％になる訳？
計算式は？

そもそも「勝ち組」「負け組」の時間の境界線が解らんよな。
その日一日で「勝った」「負けた」なのか、1年間のトータルなのか、今までの競馬人生なのか。

>>1
どんな前提でそうなってるんだ？
「負ける人間」とする条件は何？

>>13
何パーになるかはわかんないだろ
何レース買うか、無作為に買うのかによって違う
95パーってのは正規分布でそこまでばらつかない確率でしょ

麺の達人

実際には個々の回収率の調査結果でも無いと解らない
しかし、そんな統計データは見た事がない

参考までに、
７５％の平均回収率の正規分布と仮定
これで９５％が負ける人になるには平均回収率の偏差が１５％程度になります
平均回収率が５０％〜９０％くらいの人が馬券購入者の大多数って感じですね
この偏差１５％から新たに控除率１０％（平均９０％）で計算すると約７５％が負ける人、２５％が勝つ人となります
これが仮定での控除１０％になった時の割合です
この程度ならＥＸＣＥＬならＮＯＲＭＤＩＳＴ関数で簡単に計算出来ます

おまけ
これじゃ面白くないのでついでに９５％を変な計算から導き出す方法を考えてみた
単勝の控除率は２０％
実際に戻ってくるのは当たった人だけなのでそのレースの的中割合＝勝率
簡単に１６立ての単勝をランダムに１頭買うと仮定すると、
１／１６＝６．２５％
６．２５％が勝つ割合になるが、配当は控除２０％が引かれた金額
心情的には１／１６を当てたのだから１６倍の配当が欲しい
そこで２０％は最初から負けた気分として、
０．０６２５＊０．８＝０．０５
これで勝った人は６．２５％だが配当で２０％損した気分になり勝率５％とかどうだろう？

まあ誤差の範囲だな

>>1
英語で話してないでこのスレの質問に答えてよｗ

もしかして数学の達人なら「負ける人間は95%」とか
当たり前のように考えると思ったわけ？

全レース終了後にウインズで数えればいいんじゃね

patの統計を出してもらえれば一発なんだけどな

プラスの人は５％もいないはずです。

馬券を何年も買ってる奴はトータルしたら100％負けてるんじゃないの？
うちの嫁は今までで一度だけ買って５万ほど勝ってる

俺>>18で真面目に答えたけど意味無かったな
スレ立てた奴は競馬やってなさそう
ちょっと知識つけた中学生くらいじゃねえかな？

だれも空気よめないマジレス求めてないしな

>>18
数学の達人、ありがとう。

お

もう放置スレだよな？
達人じゃなく凡人だが以後理屈っぽく競馬について書いてみる
一人でブツクサ言ってる気持ち悪いスレにしてみよう

まず１の数値を仮定として>>18の参考を書いたが・・・
これは見当違いでもない数値だが、競馬打ちの１／２０で勝ってる人には巡り合える感じがしない
しかし、この５％は確率オッズだけなら現実的な数値として見込めそう
つまり、"的中したオッズの合計＞購入回数"の人なら５％程度は居そうな気がする
この場合、金額では無くオッズ配当の部分が要点となる

では、なぜ確率オッズより実際の勝ち人が居ないようになるのか？
それはリスクの増減と推測してみる

例１：１回１００円のくじ、１／１０で当たり、当たれば２０倍の配当を貰える
例２：１回１００円のくじ、１／２で当たり、当たれば２．５倍の配当を貰える

期待値（期待配当）は"的中率×配当"なので、例１は２００％、例２は１２５％の期待値となる
この場合に買える回数を無視すれば例１を買う方が儲かる計算が成り立つ
これに関しては考えて買う人が多いだろう

では、１００円しか持ってない場合は？
１００人居た場合に、確率的には例１では１０％＝１０／１００人だけ、例２では５０％＝５０／１００人が勝ち組となる
２００円の場合はどうか？
（１−外れ確率×回数）が外れ確率で例１なら１９人、例２なら７５人が勝ちに回る
この場合に例１を選ぶ人は本来少ない筈だが、競馬打ち（博打打ち）は元々がリスクを冒してリターンを得る行動者である
先に２５％を払うリスクを選んで競馬をするならリターンの大きい例１に魅力を感じる人が多いだろう
このような単純なケースなら破産を恐れて例２を選ぶ人も多いと思うが複雑になるとどうだろうか？

※
競馬板には２５％控除の馬券を買うのは愚かと言う人が居るが、リスクを冒さないとリターンは得られないのである
この２５％は個々に因ってリスクとしての重みが変わってくる
だから、買う人にリスク以上のリターンを得られる目算があるなら一概に愚かな行為とは言えない

先に上の訂正
（１−外れ確率×回数）→（１−外れ確率＾回数）が当たり確率

競馬では１００円から馬券を買えるが１枚しか買えない訳ではない

１００円しか持って無かった人が例１の２０倍の当たりを引いたとする
当たったので資産は２０００円になる
２０００円持ってる人がそこで止めるか？
期待値は２００％あるので当然続ける人が多いだろう
続けて２０回買ったら９０％＾２０≒１２％が外れ続けて破産してしまう
複数当たって大儲けする人が居る一方で１／１０の人は負けてしまう

この時に１回２００円買えるなら２００円づつ買う人も居るだろう
（資産の多寡に因って消費額も多寡しやすいのは一般消費でも同じ）
そうすると１０回買って破産する確率は約３５％になる
賭け金＝リスクを変化させると破産する可能性も高くなると言う事である
このリスクの変化は的中率を下げた高配当オッズを狙う場合も同じ

又、競馬では正確に確率を捉える事自体が難しい
リスクを考えたとしても目算を誤ってしまったら同じ事態になるかもしれない
こう考えると確率オッズは１を越えている人でも負け側に回る人が居ても不思議ではない
因って勝っている割合が５％以下の可能性は高いと推測出来る

※
リスクを増大させてもリターンが増えるなら行動としては間違いではない
例えば例２を２０回×１００円なら破産する確率は殆ど無いに等しい
その代わりに期待出来るリターンはそれなりにしかならない
まあ、実際にはこれだけの好条件はほぼ有り得ないけど・・・
要は予想的中率だけで無くリスクとリターンのバランスが優れた人だけが長く勝っている人になると言う事

競馬板によく見る追い上げの資金配分法を考えてみる
確率オッズでは１以下なのを追い上げでプラスにしようというアレです

平均：Ｘ　偏差：σ　で正規分布を仮定した場合
Ｘ±１σ：６８％・・・大半
Ｘ±２σ：９５％・・・ほとんど
Ｘ±３σ：９９．７％・・・ほぼ全部
左が範囲、となりが確率分布、右は統計判定の解釈として使われる事が多い

当たるまで追い上げ、当たったら儲かる、しかし当たるまでに資金が尽きると負けになる
破産しないには３σくらいの確率が欲しいが少し緩めて９９％以上で考える

１０％なら約４４回で９９％当たる
以下、２０％なら２１回、３０％なら１３回・・・５０％なら７回となっていく
Σ（回数×追い上げ比率）が資金を下回ればほぼ破産はないと仮定出来る

次に配当の期待値だが、これは確率オッズの平均値である控除率を引いた７５％を仮定してみる
追い上げの方法はマーチンゲール（賭け金倍々）とすると２倍＋αの配当が最低限欲しい
１０％のプラスαである２．２倍を目標に設定してみる
０．７５／２．２＝０．３４１
この条件では約３４％の的中率で２倍を当てると回収率７５％になる
これは約１２回賭けたら９９％で１回は当たる計算

資金は１００円から始めて倍々を１２回する計算になり
１００円、２００円、４００円・・・１０２４００円、２０４８００円
の合計で４０９５００円が最低必要である。
（これでも１００回に１回は破産なので１２００Ｒ、本当は約４〜５ヵ月のレース数に１回は破産してしまう可能性はある）

※
この時にα分は金額＝リスクが大きくなればリターンもその分大きくなる
リターンのαを削って確率に振ればもっとリスクヘッジ可能、だがαを極小にしたら自己投資で配当オッズが下回る可能性が出てくる
また、リターンが期待出来ない賭けには何の価値もないので、そもそも賭けでリスクを冒す事自体の意味が薄れる

一見、資金さえ豊富なら追い上げで勝てる雰囲気はある

しかし、的中確率が３４％もありそうならオッズが２．２倍も付くかが疑問？
配当オッズは馬券売上比率で変わる
明らかに強い馬は沢山買われ、明らかに弱い馬は買われない
なので、有力と解る馬は実際の結果に対してオッズの分が悪くなりやすい傾向が推測できる
３４％もの確率で馬券になると"見抜ける"組合せが２．２倍になる可能性はかなり低いと思える

例えばブエナビスタ
この馬はデビュー以来で勝率５割あるが単勝で２倍を超えない事も多々ある
勝てる可能性が高くても他の人にも強いと解る条件では追い上げ条件に合わないのである

ならば、他の購入者が有力と解らない馬を買えばいいのだが・・・
それを見抜く眼があるなら、そもそも追い上げをしなくてもよい可能性が高い
売上が低いが有力な穴馬を見抜けるのだからだ
ということは、追い上げ行為自体が意味を失うのである

とは言え方法としては駄目な訳ではない
単に追い上げが有効な条件を見抜けるなら追い上げをしなくても勝てる人の可能性が高いだけ
勝ち負けラインぎりぎりなら追い上げで勝ちに回るケースもありそうだ
逆に言えば平均を下回るような人は追い上げを試みても失敗する可能性が高い

※
但し、必要な資金量を考えるとまずは的中率が高くないと実用的ではないと思える

マーチン以外の追い上げも根本は変わらない

追い上げ理論はリスクをリターンでカバーしようとする方法になっている
で、そのリターンを増やすのに次回の金額＝リスクを大きくする
これは回を重ねる毎に加速度的にリスクは増大する仕組み
初期条件（確率オッズや期待値）が悪ければ勝てる可能性は低いまま
平坦に負け続けて破産するか、加速度的に負けを増やして破産するかの違いでしかない
だから、期待値１以下が１以上に変わるような統計的な勝ちに繋がる方法ではない

逆にこの方法は１回勝負を資金分散していると考える事も出来る
追い上げを駆使すると儲けは少なくなるが勝ち逃げ出来る勝率は上がると言う事である

※
結局は初期条件の期待値をどうにかしないと無理みたい
期待値と言うとユープロの件以来、競馬板の自称勝ち組は期待値方式じゃないと勝てないと言う人が多い
随分以前からある方法で計算が正しいと有効だとは思うのだが・・・

ユープロで有名になった期待値方式
これを考えてみる

最近の競馬板で勝ち組だけど…スレではスレ主の理論は大概これが多い
この手を覗くと"予想は要らない"又は"予想は重要ではない"との論者も多い
そして、条件に合致する買い目をほぼ全て抑える多点買いをキモにしているのを良く見る

まず期待値とは？
的中確率×期待配当＝期待値
これが１以上なら統計的な平均値は勝ち側となる
１以下なら統計的な平均値は負け側となる

期待値買いとはこれが１以上と推測された場合に購入する方法
買い目の組合せ毎に得となるか損となるかを的中率と配当から計算するだけだけである
方法自体は昔からあり、学問では"ゲーム理論"に属するだろうか？
計算的には必ず勝ちになる場合だけを買うので必勝法的ではある
汎用性は高く他の賭け毎や市場でも日常的に使われており、オッズを見る人は少なからず考えている事である

ユープロに代表される方法としては、この１以上の目を全て抑える
で、全ての目の比率を投資金額の調整に因って均等にする
例えば、２倍：１０倍の２つの目があるとする
この時に投資率を５：１にする事で１０：１０の関係にしてやる訳だ
そうすると期待値が１を越えた集合体なので必ず全体の期待値も１を越えるのである
そして個々の的中率は低くても全ての合計になるので高い的中率となる、投資もかさむけど

考え方はパチンコで言うとボーダー理論と近いだろうか？
でも、パチンコとは期待値を導きだす過程が違うのである

※個人的にはあまり好きな方法ではない
理論的な有効性はあるが、オッズに左右される辺りがどうにもつまらない
つまりは他人の購入やその予想に因って買い目を決めるのが抵抗感がある

ここでパチンコと競馬の抽選の違いを考えてみる

１６頭出走のレースで単勝が全部１６倍の当たりと仮定する
これを１頭毎に平均すると１／１６で１着となり馬券１枚の平均的中確率となる
パチンコで１／１６の大当たり確率で１６００円出る機械なら１回転の的中確率は同じく１／１６

違いは抽選方式
競馬は１６頭全てを購入すると１６倍の当たりが必ず１回出る、その代わり存在しない１７頭目以降を購入するのは不可能
パチンコは１６回転で平均１回の当たりが見込める、１７回転以上回す事も２回３回と当てる事も可能
くじ引きなら１６個を戻さずに引き続けるのが競馬、１回引いたら元に戻して引き直すのがパチンコ

そして、パチンコでは１回転の確率は概ね均等である
当たり確率が解っているなら回転数を母数で割れば正確に期待値を計算出来る（ここが重要）
対して、競馬では１頭毎の的中確率は不均等である
どれを買えば何％の確率になるのかは飽くまで推定でしかない為に期待値も推定でしかない

結局は競争結果の予想精度が良くないと競馬の期待値計算は無意味になる
正確な予想ありきの正確な的中確率、そして期待値となる
競馬では簡単にパチンコのボーダー論のような確固たる計算は成り立たないのである
だから、予想が優れていなければ期待値方式は必勝法とはならない
この方法も根本は予想の優劣が鍵を握っていると言える

※但し、全く無意味ではない
競馬の期待値を均すと１頭毎の期待値は控除率を引いた約７５％となる
（これはＪＲＡも配当算出式で明記してある）
推定であっても過剰に売れている馬券の可能性が高いなら、統計的に損を回避出来る可能性が高くなる
そういう馬券を計算で推定出来るのは確かだと思われる
飽くまで推定精度次第ではあるが・・・

もう１つの問題は自己投資による配当の変動

これは自己に限らず他者の投資も関与するが・・・
自分が最後に購入する流れが理想だがそう上手くはいかないと思える
対策としてはトレンド予測を組み合わせるくらいだろうか？


このトレンド分析で言えば時系列のオッズ分析もよく目にする
これはあまり深く考えた事がないが異常値を探すのだろうか？

トレンド予測自体は証券市場でもメジャーな方法である
あちらは素直に市場動向を時系列から推定するのが主流だと思う
これと根本的に違うのは競馬の配当オッズを予測出来たとしてもイコール的中とはならない点である
時系列から動きを予測してもそれが直接馬券にはならない
そうするとインサイダー的なオッズの動きの異常を補足する為と憶測になるのだが・・・
インサイダー自体の存在を確信していればあながち的外れでもないと言える

まあ、これに関しては分析対象が解らないのでなんとも言えない
特に検証してみる気もない
仮に対象がインサイダーなら怪しげな予想会社も全てが偽ではないんかな？

２

３

ついでにインサイダー（八百長など）について

競馬に絶対は無いと言う理由で八百長を不可能と言う人もいる
つまり、１着の仕込みをしても絶対１着になるとは限らないから意味がないと言う事らしい
"絶対は無い"に関しては正しい（これについては後々）
が、絶対でなくても問題ないのである

八百長であってもオッズ比が１を越える確率で成功するのであれば儲かる
単勝１０倍の馬であれば１／１０以上の確率で１着になってくれれば仕込む効果は見込めるのである

仕込んだ人気馬を勝たせるより負けさせるなら更に楽である
その他の馬を買う事で高い確率で儲かる、期待値方式と同じである

だからと言って八百長があるとは言わない
八百長も的中率と期待配当のバランスに因って成否が決まるという事である

>>36
パチの確率との比較だけど

的中率は1/16で同じって条件で回転数と比べるなら
競馬は１頭買いでのレースの数になるでしょ？

太鼓の達人集合！

言葉の定義とか前提条件を言ってる方が理系っぽいとか…
しかし>>1のソースは何なんだろう？くだらないけど気になるな

毎日2時間徒歩で通う俺は通学の達人

テスト

>>42
それでもいいよ

そこは確率変数の前ふり、
競馬１Ｒ全頭＝パチ分母回転数＝期待値１
両者16なのは単なる比較の為ですが逆に解りにくかったかな？

>>44
競馬板レベルで理系とか関係ないだろ？
思う事あれば推測で書いてみりゃいい
否定が嫌なのか？
適当でも間違えでも論なんだからいいんだよ
正論吐かれたら間違えを認めればＯＫ

>>44
因みに俺は>>1が言うように感覚的と推測

競馬はほとんど負け組
↓
Ｘ±２σ…ほとんど
↓
95％が負け組

こんなとこじゃね？
携帯で書くの難しいな

>>47
>パチンコは１６回転で平均１回の当たりが見込める、１７回転以上回す事も２回３回と当てる事も可能
>くじ引きなら１６個を戻さずに引き続けるのが競馬、１回引いたら元に戻して引き直すのがパチンコ

ここのパチの部分は競馬にもあてはまる。
くじ引きで戻さずに引き続けるっていうのも
それ以外ないわけじゃないから不適切と思ったのですよ。

全頭購入で確率を1にする事ができる という違いは伝わると思うけど
これじゃ初めから確率も分母も違う条件の話になってしまう。

>>50
すまん、確かに混乱して解りにくいかも。

競馬とパチンコの確率変数→敷いては期待値の違いを文にした内容です

一般にパチンコのボーダー論は１区分を均一、競馬は不均一を元に期待値を考えると思う

パチだと確変部分を予想して狙い打つ
これが一般的な競馬予想に近い感じで、予想が違うと狙っても確変ではない
期待値と言っても絵に描いた餅でしかない

対して、ボーダー論を競馬に例えると割の良いノミ屋を探して馬券を買う行為
仮にＪＲＡなら控除０で更に＋αの配当を付けてくれる状態
こちらはランダムに買っても勝ちを計算出来る

表現を変えてみたがどうだろう？

>>51
競馬の不均一って何ですか？
確率も期待値もバラバラってこと？

実際の競馬はその違いがあって
理論値適用も容易じゃないって違いもあるので
この部分は現実的な話で比較した方が解りやすいかも。

数学的には確率変数がバラバラでも問題ないし
違いがでてくる分散だってその確率変数から計算できるから
サイコロやパチと同様に語れるんだけど、
結局は不確実なものに対応し期待値だして計画的にやろうと思えば
かなりのスキルがいるって話なんだよね。

>>52
確率(結局は期待値も)だね

予想(パチの確変狙いにしても)が無意味ではない
但し、パチンコのボーダーの様な確かな計算は成り立たない
予想的中率の基礎になる部分が曖昧なのでそうなる
予想に使った母集団が適正かも予想過程も主観(個人予想)でしかない

だからと言って均等確率を使っても７５％にしかならないのは判ると思う
パチはこの均等確率を元に期待値１を越えるので確かな論となる
競馬でも期待値計算で勝ってる人は居ると思うが、曖昧な部分があるので言い切れない

だから、競馬でもスキルとか関係なく勝てる方法ならあなたの言う通り
数式又はセオリー的に勝て無ければ必勝論としては意味ない

特に解を導く数式ならスキル無くても誰がやっても勝てる筈だから

もう少し追加
確率変数が不均一でも個々にハッキリした的中率が出るならいいんだ
ハッキリ出なくても結果を計算出来る程度のバラツキならＯＫ

例えばポートフォリオ的な計算の裏付けが可能なら不均一でも関係ないよ

>>53
それは的中率は10%と予想しても
実際は5%だったり15%だったりって誤差のことじゃないよね？
平均的に10%でバラツキもランダムだったら確率は10%でおｋ
っていうのがありますからね。

このランダムじゃないことや予想的中率の誤差ではない変化（劣化）
この確率のことですよね？
スキルって書いたのは、こういう確率予想をすることや精度検証
その精度を保ち続けること、それに対応するのにはスキルがいるって意味で書きました。

個別のバラツキの集合→分散と平均
君が言うほどの違いはないよ

分散を使うリスクヘッジは一般的な手法だが未来予測にカオスは付き物
平均や分散を適切な母から出したと言い切るのは難しいのでは？
自信はあるだろうがこればっかりは実際に証明か実施検証を晒さないと解り兼ねる
でも、結果が伴うのならば元々の予測精度が悪くないとも思うのだが？
俺は予測精度が期待値計算の精度に影響するから期待値計算だけじゃ勝てないと書いた訳なんだが…

それとパチンコのボーダー論は試行数を増やす点に勝てる要素を見出してる
元々がランダム前提だから競馬に見立てる事は出来ても競馬予想には相通じないと思う

>>57
今言ってる「期待値」って何かに限定してるの？
期待値で勝つ方法は昔から語られてきたけど
統計学から語る人も実践してる人も精度の高さ大前提でする

それも統計も含めてスキルと書いてるから
適切な母集団から云々は統計学否定に見えた

>>57
>この手を覗くと"予想は要らない"又は"予想は重要ではない"との論者も多い

これかな？
実際の精度が変動しない必勝法をみつけた感じで
勝てるけどやることなくて退屈とかいう人いますね。

俺もそっち系で反論してると思われてるとか？
統計ができる人が言うこと言わないこと
どっちも返ってきてるような気がしてたんだけど
つまりそういうことなんだろうか？

>>52で伝わると思ったんだけどなあ

>>59
期待値
確率オッズに対する期待値だけど、「期待値方法」の期待値は「予想」期待値になるかな

数学や統計よりは経済学を主体にした人に感じてる
それは統計や数字に対する考え方の点
「統計はデータ傾向でしかない」
「未来予測など出来ない」
数学で統計やる人はこれが前提にある

じゃあ統計ってのはなんの為にあるの？ってのが統計学の最初の疑問
それが感じられないのは数式だけ扱いがちな経済学の人っぽく思う

>>60
>確率オッズに対する期待値だけど、「期待値方法」の期待値は「予想」期待値になるかな

あーこの表現は難しいですね。
統計学では予想された確率でも確率は確率だから
期待値に「予想」なんて付けないから。
その「予想期待値」=希望的観測期待値でいいのかな？

>「未来予測など出来ない」
これは「完全な予測」と書くべきでは？

>統計学では予想された確率でも確率は確率だから

これは数学全般そうだよね
すまないすまない

>>61
個々の言葉遣いは文のニュアンスで解るでしょ？
競馬は予想だけど統計じゃ予想なんて使わないじゃん
確率やオッズにしても他に適当なボキャブラリーがないから都度で解釈してもらうしかないよね

統計の予測はサンプル傾向から可能性を推測しているだけになると思う
未来の事象はカオスも発生するから尚更に予測は成り立たない
物理計算とは違うから多少に関わらず出来ないと思うよ

まあ、俺も競馬の結果予想するんだけどね(この矛盾は察して下さい)

逆にあなたの統計手法に対する信頼？が不思議
予測を考えるとカオスへ行き着かないかい？

>>63
>競馬は予想だけど統計じゃ予想なんて使わないじゃん

「予想」って何ですか？これも何かに限ってる？
こういうのは解らないです。

>統計の予測はサンプル傾向から可能性を推測しているだけになると思う
>未来の事象はカオスも発生するから尚更に予測は成り立たない

この「推測」と「予測」もそう。でもこれはなんとなく解る。
下の部分はそのとおりで、それができるなんて思っても書いてもないつもり。

統計への信頼とかカオスって言葉がでてくるのは
ケース毎に「正確な予測」は可能っていってるように思われてる？
>>56はそういってないし、あれって確率の基本のところでしょ？

応用の話のせいで誤解されてるのかな？

>>64
話が噛み合わんなあ

予想期待値と言う言葉はあなたが言うようにない
これは競馬の勝ち馬予想って言葉を宛てた造語ですよって意味

統計は先の出来事を予測しているのではない
過去のサンプル傾向を探しているだけ
だから、完全だろうが不完全だろうが統計で未来は判らない
建前はこうなるが「癖は早々治らない」って言葉がある
>>61の最後に対する返答

>>65
先の出来事を予測する手法はありますよね？
それについてはどういう考えなの？
言葉遊び的に「予測というべきではない」とか？

>完全だろうが不完全だろうが統計で未来は判らない

つまり統計では予測できない？
じゃあJRAVANのデータマイニングについてはどういう考えなの？

>>66
統計のコインの裏表とかで解らない？
１０回続けて裏が出た
仮説検定するとこのコインは裏が出易いとなる
・これは過去の傾向であり、次の１１回目も裏が出易いとは言う事ではない

・１１回目に表が出たから仮説が間違ってると言う訳でもない

過去のパターンは過去でしかないよ

データマイニングであろうが同じ

>>66
言いたい事は解るよ

時速100km/hで50km地点に30分後に着いた、条件が同じなら100km地点には１時間で着きそうだ

これと同じで条件付きで傾向を当て嵌めてる

まず過去の傾向を正しく掴む、これが見当違いだと計算式自体が狂う→ここが統計手法
計算式が正しくても実際の条件は未来なので誰にも解らない

計算してるのは同じ条件なら同じ傾向になるのではないか？って事だよ

>>67
統計学には「先の出来事を予測する手法」がある。
「予測」という言葉も使われる。
「JRAVANのデータマイニング」と書いたのはひとつの例えだけど
実際に先の出来事を予測して
その「予測値」と「実測値（結果）」に相関ありとなる事実もある。でしょ？

>不完全だろうが統計で未来は判らない

だからこれは矛盾したことをいわれているように思えるのです。
「予測」や「不完全」「未来」はどういった意味で使われているのですか？
>>44な煽りと同じって思われたくないから避けてた言葉なんだけど
「定義」「前提」を気にしてます。
俺が何か誤解されてる気がするので
それを知りたいと思って質問させてもらってるんですよ。
だから質問にそのまま答えていただけたら助かります。

>>69
だから、あなたの言う「予測」は(過去)サンプルの(半端な)分析結果を(不完全)条件に当て嵌めて計算している訳なんだよ
それは確率で表してもバラツキで補正しても同じ
未来の事なので分析が妥当かも当て嵌めた条件もどうなるか解らない

大きな事故があっても近似するかもしれないし、小さな出遅れが結果を大きく関与するかもしれない
バックトゥザフューチャーって映画を観たことあるだろ？

だけど、一般的にはあなたが言うのと同じ意味で「予測 」として使われるし、俺も使ってる
条件が近似すれば傾向に沿った結果に成りやすいからだよ
この辺は物理計算と同じ
ある程度は固定条件もあるから近似する可能性を仮定する事も出来る
だが、実際にそうなるかはやってみるまで解らない

>>69
でもって、パチンコのボーダー論ってのは条件は変わらない(ランダム)前提で考えられてる
実際には条件を無視しているのだが、試行数を変えられない競馬では同様の方法は出来ない
だから、同じ期待値でも信頼性が違う

>>71
解りやすく説明しようとして、逆に解りにくくなってる感じかな？
つまり俺が>>59と>>64で気にしてたことは間違ってなかった？

仮にパチのボーダー論の確率を「正確な確率」とします。
「正確な確率」は平均確率（そんな言葉使われないけど便宜上）も含みます。
パチは「正確な確率」であるので必勝法となります。
こうしたうえで、あなたの中の俺は
「正確な確率」を競馬でもだせるので必勝法になる、と思っている奴なのかな？

でもそれはずっと否定してるし「>>52で伝わると思った」と書いた。
期待値の信頼性が違うっていわれても、それが解ってるから
現実的な違いがあることも書いたし>>56も書いた。
信頼性っていうけどそこには数学は入り込まないよね？
確率でも期待値でも精度や信頼性で言葉は変わらない。
ガーベジイン,ガーベジアウトですが
確率×配当のようなロジックは変わらないので
そこは数学的に同様に語れる。

あなたもそこは理解されてると思うので
別の問題をもってレスされてる気がするんですね。
数学的には「予想期待値」とはいわないけど
「予想期待値」とすべきだと主張したいのかなと思ったり。
でもあなたレスを見るかぎりそうじゃない気がするんですよ。

怒らないので「おまえはホニャララって考えてんだろ？」
「それはホゲホゲなんだよ」って書いてもらえませんか？

ガーベジ？ガベージだな。

>>73
あなたの疑問に私の考えを返してるだけであまりどうこうは考えてない
だから曖昧な答えを返します

統計か期待値計算かは解らないが結果が出てる人かな？ってくらい
(使えるレベルではないが私にも収支結果の出たモデルは幾つかある)
もしかすると一つの結果が出た事で思考に拘りが出来た人かも…それならちょっと残念だなって感じ

アバウトな分野なので見解の一致はないですからね
相手がどう考えているかはあまり気にしてない
その見解が自分の中でどうなのかを考えて返してる

落ち着け・・・素数を数えるんだ

>>74
>もしかすると一つの結果が出た事で思考に拘りが出来た人かも…それならちょっと残念だなって感じ

「思考の拘り」って何ですか？
多分その答えは的外れになると思うし
結局>>72に書いたもので返すことになると思うのですが
「思考の拘り」を具体的に教えてください。

>つまり俺が>>59と>>64で気にしてたことは間違ってなかった？
>「正確な確率」を競馬でもだせるので必勝法になる、と思っている奴なのかな？

こういうのに「はい」か「いいえ」的に答えてもらえれば助かるんだけどね。
はぐらかそうとしてるんじゃないですよね？

「有意差あり」「結果がでる」そうなったとしても
「絶対」に正しいことにはならない。
それは当然のことなので解ってるんですよ。
「それを理解してるくせ自分の予測を信じるなんてよくできるなあ」
ということでしょうか？

競馬データの量や質から、どこで何の統計を応用ができるか解ると思うのですが
>>74さんの中では統計を使った予測というのが、予想用データの集計期間と
結果分析の集計期間が全く同じものでやること、
いわゆる「最適化」を起こしている状態で
その問題の検証すらしてないものを前提にされてるのかな？
俺が書いてるやつもそんなのを前提にした？
それなら合点がいって疑問解決なんですけどね。

>>76
統計学はサンプルの採り方〜結果の解釈まで方法が決まってない
俺は解析結果は誤である可能性を否定出来ないです
解析結果は解釈次第で変わるのだから、あなたの様にハッキリは言い切れない
あなたの解析はあなたの仮説では使えると判断されても、他の人の仮説では否定される可能性もある

統計の予測がもっと確実な物なら統計の専門家が利殖行為を否定する事はないと思うよ
(ここから統計の専門家は解析はするが結果が絶対とは考えてないと思う)
予測を実践している一部経済学の方が手痛い目に会う事もないだろう
(この方達は自分の解析結果に拘り盲信した為に失敗したと見える)

予測が当たる可能性は勿論あるが、当たった予測が正しいかは明確に線引きできないのが現状です
そこがあなたの言うスキルなのかも知れないが、スキルで変わる様なら安定した結果は出せない方法と思うよ

>>77
ティーチングとテストの事？
それなら俺は５分割くらいでクロスバリエーションか２:１＝教師:テスト多いけど。
検証なしで即実践する人が居るって事？

>>79
>検証なしで即実践する人が居るって事？

いるとかじゃなくて、あなたが思っている「統計を使った予測」というのが
そんなやり方に限定してるのかなと思ったのです。が違うようですな。

>>78
それは統計学の基本的なことですね。
俺もそのように理解してますよ？

あなたがいう「一部経済学の方」と俺は同じだと。
それは>>72の「正確な確率」の質問にも「はい」っていうことになるけど
そう思ってるのは間違いない。ですよね？

俺は何度も確認して否定もしています。
それも聞いてもらえないし>>78のようなレスをくり返されるのは
「一部経済学の方と同じ奴」みたいな
強い思い込みをされているのだと思う。なんでだろ？

どう見えてるかと問われたら、レスからは未だに経済学で統計を使ってる人に見える。

てか、あなたが自分の考えを書かないと理解も何もないんだけど…
正直、あなたの問いに返してるだけで何が言いたいのかすら私には掴めない

どうせ放置スレなんだし、題材があるなら考えをを纏めた文を書いてみたら？
もしくは題材を挙げてどう思うかを問うてみたらどうでしょう

流れをぶった切るけれど
的中率10%だとすると何連敗ぐらいを覚悟しておいたほうがいいかな〜
とりあえず100連敗覚悟の資金100分割でやっているけれど

ランダム関数2000行ぐらいいれてみろ！ってのはなしでｗ

>>82
聞いてる意味が違うかもしれないが…
条件が的中率10％だけだと普通に確率計算で目星付けるしかないと思う

的中率:10％＝0.1
外れ率:1−0.1＝0.9
なので、
外れ続ける確率は
0.9＾回数
(＾は冪乗です)

解るとは思うけど100連敗の計算式
(1-0.1)^100

で、何連敗まで云々は何連敗まで許容するかで本人次第となり俺には何とも言えない
まあ、回収率とバランスを見たり、目星としては>>32のσの確率でも見てください

集計期間を分割して期間毎の的中率を出せるなら正規分布を仮定して>>18の様に確率分布を計算する事も出来るよ
※確率計算だけだと偏差を無視しているので実際にはもっと連敗すると考えた方が良い

>>81
>レスからは未だに経済学で統計を使ってる人に見える。

ありがとう。やはりという感じですが、ちゃんと確認したかったのですよ。
あなたが俺のことをそんな奴と思ったのは、
「パチと競馬の確率の比較」と「同様に語れる」の誤解からだね。

まず>>36の「パチと競馬の確率の比較」について口出ししましたが（>>42と>>50)
「>>36パチの確率は概ね均等」以下の内容には同意なんですよ。
口出しした所は「数学的な比較」
「>>36パチの確率は概ね均等」以下は「現実的な比較」と考えますが、
あなたは現実の違いまで含め数学的としているか、
俺が「現実的にも同様に語れる」と書いてるように勘違いしたんでしょう。

>そういう馬券を計算で推定出来るのは確かだと思われる
>飽くまで推定精度次第ではあるが・・・

言葉は違いますが、俺が使った「予測」はこの「推定」と同じ。
「精度」もそう。これは統計学の概念的な意味を持ちますが
お互いにこの言葉で会話してると思ってました。
でもあなたは思い込みから、言葉の意味を変えて解釈も使用もした。
あなたの中にしかない言葉の意味は俺には解らないので
あなたのレスを読んで誤解してたのです。
だから言葉の意味とかいろいろ確認しまくり野郎になってました。

あなたに特別な見解でもあるのかと思って理解しようとしてたんだけど
勘違いして書かれてたレスと解ったので、もう解決となりましたよ。

>>82
単純に確率pの事象が起こるまで繰り返す回数の平均をEとすると、
E=p*1+(1-p)*(E+1)
この簡単な一次方程式を解けば、
E=1/p
と分かる(まあ感覚的にもそうやわね)
せやから確率10％やと大体10回やれば始めてあたる。

>>1
テキトーやりつづければ、
殆ど全ての人が(ちゃんとした数学用語。無理数の個数/実数の個数みたいなもん)
負けるはずなんだけど、5％は数学関係なしに、
単純に馬券上手がそれくらいいまっせっていうこと

１＋１わ4！

>>84
まあ、よくわからんですが納得されたなら良かった

言葉は同一だと文として解りにくいのでわざと言い回し変えてます
それを逆に疑問に思われたようですね
解りにくくすみません

>>88
いえ>>84は責めてるようになってますが
俺が悪いんですよね。すみません。
俺の思い込みもひどかったから。

でも俺は「予測」って言葉は使・・・・まぁいいや。

>>89
俺は達人でも専門家でもないので学術的な拘りないです
ただ自分が趣味で数字弄ってる程度だから数式メインだと解りにくいと考えてる
(実際には実装が目的でアレンジの為に基礎をかじってる)

だから、例を挙げて考えていく形で書いてます
自分が違うように読み手(居たとして)が理数系とは限らないと思うからね

しかし、わからんね
>>82に対して>>83を自分は返した訳だが適切なレスなのかは…>>85みたいな応えが欲しいんだろうか？
又、>>1に>>86みたいな答え(この内容は俺には理解出来ない)が意味あるのかね？

いろいろと返答ありがとうございました
考えるヒントになりました

>>91
もう見てないかもしれないが少し別の事を書いてみる

個人的には的中率10%の予想だけではどうやっても連敗の不安を抱える事になると思う
可能であれば回収率が下がっても的中率が高い予想方法を別に考えて両者を組み合わせる購入方法が無難だと思うがどうでしょうか？
上の方で少し書きましたがポートフォリオ的な考え方です

再開
統計の話が出たので自分が考える競馬と統計の事を書いてみよう

統計が数学なのか？
統計は結構アバウトな学問であり、数学の範疇で括れる物ではないかもしれない
でも、ここでは数字を扱うので数学としてしまう

競馬予想という行為は履歴の考察から結果を推測するのが一般的な手法
別にデータ解析や統計手法を駆使しない人でも頭の中で考えている内容は統計的な考え方と思う
データからデジタルで導くか、脳内でアナログで導くかの違いにすぎない
だが、一般に統計予測と言われるのはデジタルに計算する方だろう

しかし、アバウトな学問であるが故にデジタルと言えど決まった手法はない
優れたアナログ＞優れたデジタル＞劣ったデジタル＞劣ったアナログ
個人的にはこんな順序で優れた予想が出易いと思う

デジタル化の利点は情報の劣化がなく、再現性が良いと言うだと言える
逆に欠点はデジタル化の過程でデジタル化が難しい情報を削ってしまう事
優れたアナログならデジタルで表せないデータもフルに要素として組み込み、不要なデータは的確に除外出来る
しかし、情報（記憶）の劣化がない人などそうそうはいない、非常に困難な方法と言える
凡人としては欠点に目を瞑ってでも再現性が高い方が良い結果を出し易いのではないかと思う

後は手法の選択方法
統計解析で一番優れた決まった方法と言うのはない、どの手法を使うかは個々のアナログ思考に因る
無数にある手法から再現性を利用して結果が出る手順を探し出す、統計では決まった答えはないと言える

※
"統計で未来は予測出来ない"　これはそうだと思っている
一方で傾向と言うのは存在する
右利きが右手で箸を持つのは傾向から言って可能性が高いのである
未来は解らないが傾向は見つけられる→過去傾向から可能性の高い結果を考える事は可能と思っている