負担重量ランキング別データ分析

データ分析

この記事は「負担重量」(いわゆる斤量)がテーマのデータ分析です。同じ負担重量であっても体の大きな馬と小さな馬では負担の度合いが違いますよね?そうした馬体重に対する負担重量の比率(負担重量÷馬体重)で分析します。「負担重量ランキング(順位)データを作成するプロシージャ」で作成したランキングデータを使って、出走馬の中で最も負担重量の比率が小さい馬は有利なのか検証します。

  • JRA 2014年~2019年
  • 芝ハンデ戦
  • 芝馬場状態 = 良
  • ランキング昇順でグループ化

この条件にした理由は、負担重量が同じレースでは単なる馬体重の比較によるデータ分析になることと、ハンデ戦で新聞見ながら負担重量の比率を計算してるヤツはいないと思うんで。芝のみ取り上げた理由は、ダートはハンデ戦が少なく信頼できない結果になったからです。6位以下のデータはあまり意味が無いので載せません。対象となったレースは709件。結果はこちら。

ランキング昇順1着回数2着回数3着回数出現数単勝回収率馬連回収率3連複回収率
15142337151338570
2445149720616782
36039477131386875
4564137705795443
5415961720636051

この分析結果からハンデ戦の負担重量は絶対的な数字ではなく馬体重に対する比率を見ろ、ということですね。ランキング昇順1位、つまり出走馬の中で最も負担重量の比率が小さい馬が単勝、馬連で還元率を超える回収率を叩き出しました。ムラはありますがランキング2位と3位の成績もなかなか。3連複回収率はランキング3位まで軒並み良い。的中率もそれほど悪くない。馬券を買う際の参考にしてください。

「馬連回収率」とは馬連を総流しで買い続けた場合の数字です。つまり、その馬が2着以内に入れば馬券は的中っていう計算です。「3連複回収率」も馬連と同じ、総流しで買い続けてその馬が3着以内なら的中です。経験的に連勝式の回収率は、還元率を超えていれば「買い」のパターンです。JRA馬連なら77.5%以上といったように。なぜなら総流しで馬券を毎回買うことなんて現実的にありませんから。見込みのある実力馬だけに相手を絞って買いますよね?

「着回数」は、同じ条件に該当する馬が同じレースに何頭か出走する場合、あまり意味が無い数字になります。同じ条件の馬が星の潰しあいをするからです。例えば「オークスは牝馬の勝率100%」と言ってるようなもんです。なので「着回数」の数字はあくまで目安としてください。

最後に。この記事のデータ作成に使用したSQLを有料会員に公開しています。ユーザーがカスタマイズして利用することも可能ですし、SQLを学習したい方の参考にもなります。

SQLファイルのダウンロードと使い方

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