脚質別のデータを見る時、注意すべきなのが逃げ馬のデータです。
逃げ馬のデータ総数がその他の脚質と比較し、なぜ一番少ないのか考えてみたことはありますか。
また、データ総数が一番少ないことがどんな意味を持つのか考えてみたことはありますか。
じつは、ここから脚質別データの歪みを見ることができるのです。
逃げ馬のデータ総数がその他の脚質と比較し、なぜ一番少ないのか考えてみたことはありますか。
また、データ総数が一番少ないことがどんな意味を持つのか考えてみたことはありますか。
じつは、ここから脚質別データの歪みを見ることができるのです。
コース替りはコース替りだけじゃない
たとえば、16頭立てのレースで考えてみましょう。
逃げ馬1頭、先行馬7頭、差し馬6頭、追い込み馬2頭という展開になったとします。
この場合、それぞれの脚質の馬が勝った場合の勝率はどうなるかというと、
このような結果となります。
それぞれの脚質の馬が同じように勝利しても勝率が違うことに違和感を感じませんか。
これにはこのような理由があります。
逃げ馬1頭、先行馬7頭、差し馬6頭、追い込み馬2頭という展開になったとします。
この場合、それぞれの脚質の馬が勝った場合の勝率はどうなるかというと、
このような結果となります。
それぞれの脚質の馬が同じように勝利しても勝率が違うことに違和感を感じませんか。
これにはこのような理由があります。
前走成績よりも中山競馬場への適性
逃げ馬は1頭しかいないので、レースで勝てばそのレースの勝率は100パーセントになりますが、同じ脚質が複数頭いる先行馬ではレースで買っても勝率が100パーセントになることは絶対にありません。
別の言い方をすれば、たとえばすべてのレースで先行馬が7頭いた場合、すべてのレースで先行馬が勝利したとしても勝率は14.2パーセント以上にはならないということです。
これは、脚質別のデータを集計する上での特性としてやむを得ないところではありますが、データを使う側としては、逃げ馬の場合競走馬の成績がそのまま反映されますが、その他の脚質の場合には同脚質の成績の影響を受けるため、勝ち馬の勝率への影響力が相対的に弱くなることを覚えておくべきです。
これは、脚質別のデータを見て逃げ馬有利な傾向が見つかったとしても、それがレースの傾向をそのまま反映しているとはいえないことを示しています。
つまり、脚質別のデータはその程度と思って見るべきだということです。
別の言い方をすれば、たとえばすべてのレースで先行馬が7頭いた場合、すべてのレースで先行馬が勝利したとしても勝率は14.2パーセント以上にはならないということです。
これは、脚質別のデータを集計する上での特性としてやむを得ないところではありますが、データを使う側としては、逃げ馬の場合競走馬の成績がそのまま反映されますが、その他の脚質の場合には同脚質の成績の影響を受けるため、勝ち馬の勝率への影響力が相対的に弱くなることを覚えておくべきです。
これは、脚質別のデータを見て逃げ馬有利な傾向が見つかったとしても、それがレースの傾向をそのまま反映しているとはいえないことを示しています。
つまり、脚質別のデータはその程度と思って見るべきだということです。