多変量解析の目的とは何かと言うお話です。難しく言うと多次元空間に浮かんでいるデータを情報の損失を最小限にして低い次元に爆縮させる、即ち、大小比較が可能な一次元データに出来れば落とし込む事です。
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多変量解析の目的とは何かと言うお話です。難しく言うと多次元空間に浮かんでいるデータを情報の損失を最小限にして低い次元に爆縮させる、即ち、大小比較が可能な一次元データに出来れば落とし込む事です。
上は2006年4月16日の皐月賞の結果です。1着メイショウサムソン予想順位5位(6番人気)、2着ドリームパスポート予順4位(10番人気)、3着フサイチジャック予順11位(2番人気)と馬連が13980円となる波乱の決着でした。的中とまでしませんでしたが、予想順位4,5ですから、まずまずでしょう。予想順位上位5頭に桜花賞では1,2,3,4着の4頭が、皐月賞では1,2着の2頭が抽出されています。両レースとも18頭のフルゲートであること考えると、この様な結果を連続して得るのは簡単では無いような気がします。 桜花賞では上がり速度能力上位の騎手がそのまま予想順位に反映された形になっていますが、皐月賞では上がり速度能力下位の騎手を予想順位上位に持ってきています。この事は数量化理論による予想が、所謂競馬予想が一般的に持つ傾向とは違っている事を示しているのではと考えています。
上は2006年4月16日の皐月賞の予想です。今回は騎手の能力と過去走の残差が見えるようにしてみました。特に騎手の上がり速度能力に注目して頂ければと思います。皆さんが普段感じている騎手の印象と何処まで合っているかと言う視点で眺めて見てください。
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