多変量解析を用いた勝ち馬予想

久しぶりのブログ更新です。

さて、前回は調教データを考慮して、勝ち馬を予想するという事をやったのでした。
その方法ですが、まず、ある馬の調教データをその調教本数と強度に対して分類して
「調教タイプ」を決定します。
例えば、ある馬の今回の調教の週平均本数が1.2本、平均強度が1.5だと「標準」に分類されます。
また、週平均本数が1.8本、平均強度が2.5だと「スパルタ」に、逆にそれぞれ0.6本、1.0だと
「軽め」に分類されるなどです。全部でこれは9種類になります。
そしてこのタイプの各々について、坂路とトラック、それに坂路・トラックの併用があるので、
「調教タイプ」は全部で9×3＝27通りに分類されることになります。

このように調教タイプを決定すると、あるコース、例えば東京のダート1400mでは
標準併用タイプの馬が着順の上位を占めるなどの傾向が表れてくるのです。
だから、各コース毎にその傾向を調べておけば、当該レースでどの馬が上位に来るかが
分かるはずですね。
ところが実戦では、なぜかこれが上手くいきませんでした。

そこで今回は調教データはやめにして、以前から考えていた
「多変量解析（multivariate analysis）」を使って馬券の予想をすることにしたのです。
一から自前でプログラムを組んでも良かったのですが、調べていくうちに
某サイトのライブラリに多変量解析を使ったプログラムがあるのを見つけました。
せっかくなので、今回はこれを利用して馬券を予想することにしました。
このプログラムは多変量解析の一種である「数量化１類」という手法を用いたものです。
作者は井野元雄という方です。ありがとうございます（笑）

写真１はこのプログラムの予想結果画面です。
今日（3月6日）の中山メインレース（第16回夕刊フジ賞オーシャンS）の馬連・馬単が的中していますね。

【写真１】予想結果の例


そんなわけで今日の戦果ですが、15レース投票して4レースが的中。レース的中率は約27％でした。
残念ながら、今回は資金配分を間違えて、6000円の軍資金を全部持って行かれましたけれど（苦笑）
以下に、今日の的中馬券を貼っておきます。