ホープフルステークス2020の優勝馬は、４番人気以内が高確率！など、確率分布グラフを用いて統計的な予想をします。今回は12/26(土)中山競馬場のＧⅠホープフルステークス（芝2000m：馬齢）を過去データを用いて統計解析して予想します。
多くのサイトで人気や馬番などの傾向分析をしていますが、どの傾向を重視して良いか、分からないですよね(人気？馬番？斤量？)。
当サイトは中央競馬の重賞を統計解析して、どの傾向が重要かを示して、精度の高い予想をします。
前週は、重賞８週連続的中でストップとなりました。ターコイズは１，２着がハナ差でハズレ！前週の成績はこちらからご覧ください。
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目次
１．ホープフルステークスの人気について統計解析した結果
まずは、ホープフルステークスの馬券に絡む確率の高い「人気」についてのまとめです。
下図は、過去１５年間の統計解析から、各人気ごとの好走確率を算出した結果です。
例えば優勝馬（赤線）は、統計的には２本の赤点線間にあたる１～４番人気辺りの馬が優勝する確率が７０％ということになります。また視覚的にも、優勝馬が６番人気以内に収まっていることが分かります。
下図は、過去１５年間の統計解析から、各人気ごとの好走確率を算出した結果です。
例えば優勝馬（赤線）は、統計的には２本の赤点線間にあたる１～４番人気辺りの馬が優勝する確率が７０％ということになります。また視覚的にも、優勝馬が６番人気以内に収まっていることが分かります。
- ※)凡例の「信頼度」は、予想の信頼性をランク分けしたものです。優勝馬・１～３着馬の人気に対する偏差値を基にS,A,B,C,D,E,Fにランクを分けて、「Ｃ以上では、人気で好走馬を予想可能、Ｄは参考データとして予想可能、EとFは信頼性が低いため人気からの予想が不可能」と考えています。（上図で感覚的に言うと、緑の山に対して、赤の山や青の山が離れているほど「信頼性があり」となります）
上図より、全馬の平均（緑の山）と比較すると、優勝馬（赤い山）と１～３着馬（青い山）とも上位人気に偏っています。このことは、上位人気馬が馬券に絡む確率が高いことを意味しています。
また、グラフの凡例にある通り、優勝馬予想の信頼度はＳと高いので、ホープフルステークス2020は、人気から優勝馬の統計的な予想が可能と考えられます。
さらに、１～３着馬予想の信頼度もＡと高いので、人気から統計的な予想が可能と考えられます。
また、グラフの凡例にある通り、優勝馬予想の信頼度はＳと高いので、ホープフルステークス2020は、人気から優勝馬の統計的な予想が可能と考えられます。
さらに、１～３着馬予想の信頼度もＡと高いので、人気から統計的な予想が可能と考えられます。
２．ホープフルステークスの馬番について統計解析した結果
次に、下図は、ホープフルステークスの過去１５年間の統計解析から、各馬番ごとの好走確率を算出した結果です。その結果、好走予想馬は、
- 優勝馬予想：信頼度がＣと高いので、ホープフルステークス2020の馬番からの統計的な予想は可能で、２～８番枠辺りで好走する馬が７０％の確率でくることになります。
- １～３着馬予想：信頼度がＥＦと低いので、馬番からの統計的な予想は無意味です。（青い山と緑の山がほぼ重なっているので、平均との差がなく、視覚的にも馬番から予想しても意味が無いことが分かります）
- ※)凡例の「信頼度」は、予想の信頼性をランク分けしたものです。優勝馬・１～３着馬の馬番としての偏差値を基にS,A,B,C,D,E,Fにランクを分けて、「Ｃ以上では、馬番で好走馬を予想可能、Ｄは参考データとして予想可能、EとFは馬番での予測不可能」と考えています。（上図で感覚的に言うと、緑の山に対して、赤の山や青の山が離れているほど「信頼性があり」となります）
- ※)同色の２本の縦の点線については、この間に「７０％の確率で好走馬が来る」ということを示しているものです。
３．ホープフルステークスの第４コーナーでの位置について統計解析した結果
次に、下図は、ホープフルステークスの過去１５年間の統計解析から、第４コーナーでの位置取り（番手）ごとの好走確率を算出した結果です。その結果、好走馬の馬券対象となったレースの平均位置取りからの好走予想馬は、
- 優勝予想馬：信頼度がＥＦと低いので、ホープフルステークス2020の4コーナー位置からの統計的な予想は無意味です。
- １～３着予想馬：信頼度がＤとやや低いので、4コーナー位置からの統計的な予想は無意味かも。
- ※)凡例の「信頼度」は、予想の信頼性をランク分けしたものです。優勝馬・１～３着馬の４コーナー位置に対しての偏差値を基にS,A,B,C,D,E,Fにランクを分けて、「Ｃ以上では、４コーナー位置で好走馬を予想可能、Ｄは参考データとして予想可能、EとFは予想不可能」と考えています。（上図で感覚的に言うと、緑の山に対して、赤の山や青の山が離れているほど「信頼性があり」となります）
- ※)同色の２本の縦の点線については、この間に「７０％の確率で好走馬が来る」ということを示しているものです。
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４．ホープフルステークスの馬体重について統計解析した結果
次に、下図は、ホープフルステークスの過去１５年間の統計解析から、馬体重ごとの好走確率を算出した結果です。その結果、馬体重からの好走予想馬は、
- 優勝予想馬：信頼度がＥＦと低いので、ホープフルステークス2020の馬体重からの統計的な予想は無意味です。
- １～３着予想馬：信頼度がＥＦと低いので、馬体重からの統計的な予想は無意味です。
５．ホープフルステークスの斤量について解析結果した結果
ホープフルステークスは、馬齢戦なので予想不能です。下記に投票いただくとありがたいです。
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６．ホープフルステークスの馬齢について統計解析した結果
ホープフルステークスは、馬齢戦なので予測不能です。下記に投票いただくとありがたいです。
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７．ホープフルステークスの牝馬について統計解析した結果
牝馬の好走についての相関性についてです。過去のホープフルステークスの牝馬の成績は、牡馬より劣った成績を残しています。
よって、ホープフルステークス2020の性別から好走馬を統計的に予想することは、可能であるという解析結果になりました。
８．その他のホープフルステークスについての解析結果
●ホープフルステークスの単勝オッズを統計解析すると、
- 優勝馬のオッズ ：平均で５倍（可能性の高い範囲は９倍以下）
- １～３着馬のオッズ：平均で１１倍（可能性の高い範囲は２４倍以下）
９．ホープフルステークス2020の統計解析についてのまとめ
ホープフルステークス2020の出走予定メンバーは、重賞勝ちのダノンザキッド・オーソクレークス・シュヴァリエローズなど上位人気になりそうですね。
統計的には、人気馬・２～８番辺りの内枠・牡馬を押さえたいところです。
(1)ホープフルステークス優勝馬の統計的な傾向
以上の１５年データ分析結果から、ホープフルステークス2020の優勝馬を統計的に予想すると、
- 人気から予想する
- 馬番から予想する
- 性別から予想する
ホープフルステークス2020の統計的な予想を整理すると、下表の通りになります。
×がない馬を優勝候補に想定しました。優勝馬の平均に近い馬（人気は平均以上の馬）に多く点を付けて順位づけしています。（12/26確定)
×がない馬を優勝候補に想定しました。優勝馬の平均に近い馬（人気は平均以上の馬）に多く点を付けて順位づけしています。（12/26確定)
- 人気はnetkeiba.comさんを参考。馬体重は前走の馬体重を適用、第４コーナーでの位置は出走馬の１～３着時の平均位置取りを適用。
- 印は、計算結果を点数化して、高得点の馬に重い印をつけています。参考程度にして下さい。
- ×がある馬は７０％確率範囲から外れるため、優勝候補の対象外とする。また、△は優位な可能性がある（信頼度Ｄ）ので、点数化するときに加点。
優勝馬予想は、馬番など情報が入り次第、随時更新します。
(2)ホープフルステークス１～３着馬の統計的な傾向
上記の分析結果から、ホープフルステークス2020の３着までの馬を統計的に予想すると、以下の項目で予想した方が良いようです。
- 人気から予想する
- 性別から予想する
ホープフルステークス2020の統計的な予想を整理すると、下表の通りとなります。
×がない馬を１～３着候補に想定しました。好走の平均に近い馬（人気は平均以上の馬）に多く点を付けて順位づけしています。（12/26確定）
×がない馬を１～３着候補に想定しました。好走の平均に近い馬（人気は平均以上の馬）に多く点を付けて順位づけしています。（12/26確定）
- 人気はnetkeiba.comさんを参考。馬体重は前走の馬体重を適用、第４コーナーでの位置は出走馬の１～３着実績平均位置取りを適用。
- 印は、計算結果を点数化して、高得点の馬に重い印をつけています。参考程度にして下さい。
- ×がある馬は７０％確率範囲から外れるため、優勝候補の対象外とする。また、△は優位な可能性がある（信頼度Ｄ）ので、点数化するときに加点。
１～３着馬予想は、馬番など情報が入り次第、随時更新します。
１０．前週の振返り
前週は、重賞８週連続的中でストップとなりました。ターコイズは１，２着がハナ差でハズレ！(1)ターコイズステークス
①優勝馬予想結果1,2着のハナ差が逆だったら、馬単5千円近くだったですが・・・。
統計的な予想は合っていましたが・・。馬券はダメでしたね。
(2)朝日杯フューチュリティステークス
①優勝馬予想結果１着が予想外でした・・。
統計的な予想は合っていましたが・・。
予想については以上ですが、時間があれば、当サイトの使い方・特長をこちら（別窓）からご覧ください。
