当サイトでは天皇賞(春)・青葉賞の10年データの統計解析での予想を公開していますが、試験的に15年データでの予想もしています。お試しに公開します。
優勝馬予想では、長期間遡ることによって、最新の傾向分析を把握しにくくなる可能性もありますが、優勝馬のデータ数が10頭から15頭に増えるメリットの方が大きいのではないかと思っています。
また、1~3着馬予想については、10年データでも30頭もサンプルがあるので、長期間遡ることにより、最新の傾向分析を把握しにくくなる可能性もあると思っています。
一定の期間、検証してみる予定です。10年データの予想と比較してみてください。
優勝馬予想では、長期間遡ることによって、最新の傾向分析を把握しにくくなる可能性もありますが、優勝馬のデータ数が10頭から15頭に増えるメリットの方が大きいのではないかと思っています。
また、1~3着馬予想については、10年データでも30頭もサンプルがあるので、長期間遡ることにより、最新の傾向分析を把握しにくくなる可能性もあると思っています。
一定の期間、検証してみる予定です。10年データの予想と比較してみてください。
1.天皇賞(春)
(1)優勝馬予想
15年間のデータを統計分析して算出した優勝馬については、ブログ村に記載しています。
下記ランキングに飛んで、7位付近の当サイト紹介の下部にある「統計人」をクリックすると、ブログ紹介文に記載しているのでご覧ください。

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(2)1~3着馬予想
15年間のデータを統計分析して算出した1~3着馬の予想については、以下のとおりとなります。(4/29)
◎モズベッロ、○キセキ、▲フィエールマン、△エタリオウ、△ユーキャンスマイル、△ミッキースワロー
◎モズベッロ、○キセキ、▲フィエールマン、△エタリオウ、△ユーキャンスマイル、△ミッキースワロー
2.青葉賞
(1)優勝馬予想
15年間のデータを統計分析して算出した優勝馬の予想については、人気ブログランキングの当サイト記事に記載しています。
下記ランキングサイトに飛んで、20位付近の記事に記載しましたのでご覧ください。

競馬・データ理論ランキング
下記ランキングサイトに飛んで、20位付近の記事に記載しましたのでご覧ください。

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(2)1~3着馬予想
15年間のデータを統計分析して算出した1~3着馬の予想については、以下のとおりとなります。(5/2 11:30更新)
◎フィリオアレグロ、○オーソリティ、▲フライライクバード、△メイショウボサツ、△ヴァルコス、△ダノンセレスタ
◎フィリオアレグロ、○オーソリティ、▲フライライクバード、△メイショウボサツ、△ヴァルコス、△ダノンセレスタ
【参考】本サイトの特長
当サイトの特長は、以下のような考え方で予想することにあります。
(A)好走馬がどの範囲に入る確率が高いか、まとめている
人気・馬番・馬体重・斤量などについて、整理表を作成して、好走馬がどの範囲に入る確率が高いか、統計分析してまとめています。例として、優勝馬の馬体重の「可能性が高い範囲」が480~500kgと記載しているとすると、優勝馬は68%の確率でこの範囲に入っていたことが分かるようにしています。(B)好走馬と平均的な馬との違いがどの程度あるか、まとめている
人気・馬番・馬体重・斤量などについて、整理表を作成して、好走馬と平均的な馬との違いがどれだけあるか((A)の予想がどれだけ信頼出来るか)、偏差値を尺度にしてまとめています。
何故そのようなことをするのかというと、例えば、優勝馬の馬体重の「可能性が高い範囲」が480~500kgで、全馬平均も480~500kgだとしたら予想に使えません。(他の予想サイトでこのような落し穴にハマってしまっていることもあるので、気を付けましょう。)
これに対して、例えば、優勝馬が480~500kgで、全馬平均が420~440kgだとしたら、優勝馬は平均に対してかなり違いがあるので、予想に使えます。この「違い」を測る指標が「偏差値」なのですが、当サイトでは偏差値(平均との違い)が大きい場合、高いランク(S~Cランク)で示して、「予想に使えるよ」と伝えています。
何故そのようなことをするのかというと、例えば、優勝馬の馬体重の「可能性が高い範囲」が480~500kgで、全馬平均も480~500kgだとしたら予想に使えません。(他の予想サイトでこのような落し穴にハマってしまっていることもあるので、気を付けましょう。)
これに対して、例えば、優勝馬が480~500kgで、全馬平均が420~440kgだとしたら、優勝馬は平均に対してかなり違いがあるので、予想に使えます。この「違い」を測る指標が「偏差値」なのですが、当サイトでは偏差値(平均との違い)が大きい場合、高いランク(S~Cランク)で示して、「予想に使えるよ」と伝えています。
(参考)偏差値とは?
平均点が偏差値50となるように、成績を指標化したものです。平均点が1番確率が高く、平均点から離れるにつれて、確率が低くなります。
理想的な確率分布をしている場合は、偏差値80では上位0.1%になり、偏差値70では上位2%、偏差値60で上位16%になります。そして偏差値50(平均点)では、上位50%になります。ただし、成績分布が偏っている場合も多々あり、この場合、平均点=上位50%ではないことがあります。