競馬は統計学で勝てる?統計学を活用した3つの予想方法!

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1:競馬での統計学の重要性

競馬には様々なデータがあり、統計を取ることも可能です。

統計学を意識することで、膨大なデータから意外な穴馬を抽出することもできます。

統計学は経験で得られたデータをまとめ、規則性を見つける方法です。

競馬で馬券を当てたいなら統計は非常に重要で、不規則を見えるデータから本質を見つけることも可能かもしれません。

競馬場ごとでの特性や血統などの特徴も、統計学から推測することができます。

普段何となく考えていることは、実は統計学で得られた経験から来るものがほとんどです。
そのため、統計学は競馬予想における基本とも言えるです。

今回は、統計学を活用した3つの予想方法を紹介していきます。
統計学を活用して、回収率アップを目指してくださいね。

1-1:競馬での統計学のメリット

競走馬 サラブレッド

競馬で統計学を使うメリットは、膨大なデータから規則性を見つけることができる点です。

一見かなりのバラつきがありデータに偏りがあるとは思えないかもしれませんが、様々な角度からデータを集約することで規則性を見つけ出すことができます。

好走する際のポイントや人気馬が飛びやすい条件なども見えてくるかもしれません。

競馬でも統計学を活用することは大きなメリットがあり、意外な穴馬を抽出することにも役立ちます。

1-2:競馬での統計学のデメリット

競馬場 ダートトラック

統計学のデメリットとして挙げられるのは、膨大なデータから規則性を見つけるためにはそれなりに根気がいるということです。

様々な角度からデータを研究し、切り口を何度も変える必要も出てくるかもしれません。

ただし、最近ではデータを気になる条件別にまとめられる競馬ソフトもあり、統計データを集約することも簡素化されつつあります。

できるだけ時間を効率化するために、競馬ソフトを活用して統計データを集めるのも一つの方法です。

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2:統計学を活用した3つの予想方法

勝馬 競馬新聞

統計学が大事だとわかっていても、具体的にどのように活用すれば良いのかわからない方もいるかもしれません。

統計学は闇雲にデータを収集しても効果がなく、一つの本質を見つけることができなくなります。

そこで、統計学をどのように活用して、予想すればいいのか3つの方法を紹介します。

2-1:コース別などデータを細分化する

競走馬 接戦

統計学の基本となるのが、データの細分化です。

中央競馬の全データをそのまま集約しても、データの偏りが出ず本質を見つけることができません。
そこで、データを細かく分けて、偏りが生じる部分を見つけ出します。

例えば、競馬場ごとにデータを集約してみるのも一つの方法です。

もっと言うなら、同じ競馬場でも距離別に分けることで、より信頼のできるデータとなるかもしれません。
このように、統計学をどの切り口から実践するのかが重要になってきます。

統計学の切り口にはコースだけでなく、血統や調教、走破タイム、ラップ、成績など様々です。

血統を切り口に統計を収集することで、各種牡馬の特徴が見えてきます。

ダートの短距離で力を発揮する種牡馬や休み明けが得意な種牡馬など、統計学によりその特徴を理解することで意外な穴馬を抽出することに役立ちます。

また、走破タイムを切り口に統計を収集すると、タイム別で活躍する馬とそうでない馬の違いが見えてくるかもしれません。
このように統計学ではデータの細分化が重要で、切り口を変えることで見えてくる本質も変わってくるのです。

統計学を自分なりの切り口で考えて、意外な穴馬を見つけ出してください。

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2-2:競馬ソフトでスピード指数を算出

競馬には様々な予想ファクターがあり、どの予想ファクターを活用するかで予想結果も大きく変わってきます。

統計学での予想と最も相性が良い予想ファクターの一つが、スピード指数です。
競馬ソフトなどで算出したスピード指数を統計学に絡めるころで、予想の精度を高めることが可能です。

そもそもスピード指数とは、その馬の走破タイムとコースレコードを比較して、能力の上限値を示したものです。

その馬の実力をの最大値を数値化したもので、参考にしやすいデータの一つとなっています。

スピード指数を統計学でまとめてみるのも一つの方法で、スピード指数によるデータの偏りも見つけることができるかもしれません。

スピード指数は競馬ソフトだけでなく、競馬新聞やインターネット上でも閲覧が可能です。
走破タイムだけでなく、調教内容やレース成績なども総合的に判断した指数もあり、その特徴は様々です。

注意したいのは、参考とするスピード指数を他の指数などと合わせないことです。

あくまでも一つの指数に絞ることで信頼できるデータが算出できるので、自分が気に入った指数を組み合わせて統計学の参考にしてください。

2-3:過剰人気馬を探す

統計学を活用した予想でポイントとなるのが、出走馬の中から過剰人気馬を探すことです。

過剰人気馬とは実際の実力よりも高く評価されていて、本来よりも人気してしまう馬のことです。

過剰人気馬の馬券を購入すると期待値が低くなってしまい、長期的にみるとマイナス収支になってしまうでしょう。

統計学はデータを客観的に分析して予想することができるので、過剰人気馬を見つけ出すのに役立ちます。

過剰人気馬は調子が良いやファンが多いなど、データには表れない部分で人気を得ているからです。
統計学では評価が低いのに人気になっているという場合は、過剰人気馬だと判断し予想から消すのも良い方法かもしれません。

異常なオッズと見つけ出すことは、統計学による予想において必要不可欠です。

異常オッズをいち早く察することで、期待値の高い馬を抽出することができます。
統計学ではオッズにも注目して、統計学による評価との違いも確認してください。

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3:統計学を活用した予想での注意点

統計学は競馬予想の基本であり、経験則から来る内容は説得力のあるものばかりです。

統計学を上手に活用することが、回収率アップに繋がってくるかもしれません。

そんな統計学ですが、活用する際にはいくつかの注意点があります。

そこで、統計学を活用した予想での注意点を紹介するので参考にしてください。

3-1:個人的な感情を反映しない

統計学を活用した予想で最も注意したいのが、個人的な感情を予想に反映させないということです。

個人的な感情とは、例えば、その馬が好きだから、や騎手が好きだからといった理由になります。
また、好きでなくても、何となく勝つイメージがある馬や騎手は馬券を買ってしまうかもしれません。

統計学はデータを客観的に見ることで冷静な競馬予想ができますが、個人的な感情を反映させてしまうと客観的なデータが台無しになってしまいます。

好きな馬や騎手の馬券を買いたいという気持ちは当然ですが、統計学を活用した予想ではデメリットとなってしまうのです。

感情や感覚を排除しデータを信用する買い方が統計学の予想には重要です。

自分の感情をできる限り抑えて、客観的な目線で競馬予想をするよう心掛けてください。

3-2:パドックで評価を変えない

パドック 予想

統計学を活用した予想では、パドックで評価を変えないことも大切です。

これは、パドックの良し悪しによる予想を加えることで、客観的なデータに主観的な部分が入ってしまうからです。

競馬においてパドックを見るというのは基本と言えるかもしれませんが、パドックで馬を見極めることは簡単ではありません。

調教師や騎手でもパドックで馬の調子を見極めることは難しく、一般の競馬ファンではなおさらです。
そのため、パドックでの良し悪しは、見る人によって評価も大きく異なってきます。

パドックでの評価はその人の個人的な評価なので、統計学的には信頼できる要素ではありません。

統計学で算出した穴馬を、パドックが悪く見えるからという理由で買わないのはもったいないことです。

パドックで評価を変えるのなら、最初からパドックでのみの予想を展開する必要があります。
統計学を組み合わせると予想の趣旨がズレてしまうので、あまりおすすめできません。

統計学の予想では、どれだけ客観的にデータを抽出することができるかがポイントです。

個人的な評価はあまり加えず、冷静に統計を集めるようにしましょう。

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まとめ

競馬には膨大なデータがあり、統計を取ることで本質が見えてくることがあるかもしれません。

普段から何となく意識している馬券のポイントは、統計学の経験則から来ているものであることがほとんどです。

統計学を意識することでデータの偏りを見つけ、種牡馬の特徴やコース別での好走する条件などを見つけ出すことも可能です。

統計学を活用する際には、できるだけ感情や感覚を排除することが大切です。

馬や騎手が好きだという感情やパドックで良く見えるなどの感覚は、統計学を用いた予想ではマイナス要素となります。
競馬には、勘や運といった見えない要素が含まれるのも事実です。

しかし、そういった見えない要素にこだわっていると、年間トータルでプラス収支にすることが難しくなってきます。
できるだけ客観的にデータを見つめて、統計学を活用した予想方法を確立させてください。

この記事を書いた人

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