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2019年02月13日

馬連方程式2.0の実践例2

ふたたびこんばんは ユリシーズです

続いてクイーンカップを例に
重回帰分析について書きたいと思います

0211クイーンC.png

上記下段の表が重回帰分析になります

これは着順を目的変数としていますが「印」欄に
着順とは似ても似つかない数字が
記載されていますが
解析上の結果をそのまま表記しています

0に近ければ1着で
数字が大きくなるにつれ
着順が悪くなる
そういった寸法です

今回は上位6頭が連対圏内で
基本はここから馬券を組み立てるのが筋で
ロジスティック回帰で0.5以上で
重回帰分析1位の6番を軸に
5頭に流すのが基本的な買い目になります

しかし
今回馬券はそう買わずに
4番を軸にしたワイド6点買いにした訳は...


必ず逃げるであろう4番が
重回帰分析で3着圏内にいたからで...
東京芝1600戦は
人気薄の逃げ馬が残ってしまうので...
例えば4年前のミナレットとか...(苦笑



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posted by ulysseus at 19:22 | Comment(0) | 馬連方程式2.0 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

馬連方程式2.0の実践例1

こんばんは ユリシーズです

早速ですが 馬連方程式2.0について
クイーンカップを例に書きたいと思います

0211クイーンC.png

上は先週のクイーンカップの解析結果を
まとめたものです

上段の表がロジスティック回帰で
下段が重回帰分析になります

まずは上段のロジスティック回帰
これは「連対する」「連対しない」の
2項ロジスティック回帰で
0から1の間で表記されます

今回0.5以上 つまり連対すんじゃね?
って出てきたのが2頭
1番と6番です

この2頭で決まることもありますが
1頭のみが連対というケースもあり
また 0.5以上で1頭も絡まないケースも
若干はあります

また今回のように 0.5以上で
最高値を記録した馬が
絶対軸になるとは限りません

今回の東京芝1600は
誤判別率が23.7%
相関係数が0.442と
あまり当てはまりは良くないので
1番と6番 どちらかを軸にするには
非常に危険な選択でした


馬連方程式2.0の実践例2につづく・・・



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posted by ulysseus at 18:24 | Comment(0) | 馬連方程式2.0 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

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