Boat Advisor の予想機能を開発するにあたって、作者の経験や勘に頼らない科学的な予想方法を
実現するために、統計的手法である多変量解析を用いています。

多変量解析とは、いくつかの原因と思われるデータ (勝率，展示タイム等) と、それらから得られる
結果 (着順等) の関係を導き出して、結果の予測などを行う分析手法です。

データベースに蓄積された膨大なデータを、この手法によって分析したことにより、Boat Advisor の
予想は、高い的中率と信頼性を実現しました。

スタート展示の進入コースや展示タイムなどの直前データは、
予想する上で重要なデータです。Boat Advisor はこれらの
直前データを入力して、予想に反映させることができます。

入力に必要な直前データは、インターネット回線を通じて、
競艇オフィシャルWEBから取得できますので、面倒なデータ
入力作業を行わなくて済みます。

「自分の考えた方法でレース予想を行ってみたい・・・。」
そう思われている方も多いのではないでしょうか？

Boat Advisor はソフトウェア既定の方法で予想する
だけでなく、ユーザーが自分で考えた方法で予想する
こともできるのです。

ユーザーが32項目のデータ (予想ファクターと呼んで
います) の中から、予想に使用したいデータを選択して、
それぞれの重視する割合を設定してやることにより、
ユーザーが考えた方法 (予想セオリーと呼んでいます)
でレースを予想します。

予想セオリーは、開催のグレードや各競艇場ごとに
設定が可能なので、それぞれの特性にあった方法で
予想することもできるでしょう。

予想の的中率や回収率がどれ位になるか気になる
ものです。自分で考えた予想セオリーなら特に・・・。

Boat Advisor には予想結果の検証機能が備わって
いますから、過去のレースでシミュレーションしてみる
ことができます。

予想印別や舟券勝式別など、詳細なデータが集計
されますので、独自の予想セオリーを作成する時に
参考となるでしょう。

また、「いきなり舟券を買って失敗した。」 というような
過ちも減るかもしれません。