予想ファクターとは、Boat Advisor がレースの予想を行う時、出走選手の評価に使用するデータのことです。"ユーザー予想" の予想セオリーを作成する際には、各予想ファクターの重視する割合を [予想セオリーの設定] ダイアログで設定します。
| 予想ファクター | 集計期間 | データの説明 |
|---|---|---|
| 勝率 | 開催初日から数えて 5ヶ月前の月初め 〜 開催直前 |
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| 能力指数 | ||
| 1着率 | ||
| 2連対率 | ||
| 3連対率 | ||
| 回収率 | ||
| 平均ST | ||
| 平均S順位 | ||
| 予想コース勝率 | Boat Advisor が予想した進入コースでの勝率。ただし、[予想のカスタマイズ] ダイアログの [進入コース予想] - [スタート展示のコースをそのまま使用する] が選択されている場合は、スタート展示進入コースでの勝率になります。 | |
| 当地勝率 | 不明 (おそらく過去3年間？) | BOAT RACE オフィシャルウェブ提供の番組表ファイルに記述されているデータ。 |
| 当地2連対率 | BOAT RACE オフィシャルウェブ提供の番組表ファイルに記述されているデータ。 | |
| モーター勝率 | 新モーターに変更された日 〜 開催直前 |
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| モーター2連対率 | ||
| モーター評価ポイント | 最近の使用6開催 | モーターが使用された前6開催の勝率ポイント。 |
| ボート勝率 | 新ボートに変更された日 〜 開催直前 |
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| ボート2連対率 | ||
| 今節勝率 | 今節の初め〜前走 *注1 |
今節成績の重視率は、データ数 (今節出走回数) によって補正されるようになっています。例えば、1回走って1着だった選手と、5回走って5回とも1着だった選手がいたとします。勝率で見た場合だと、両選手とも同じ勝率になりますが、データの信頼度は5回走ってる選手の方が断然高いはずです。 このようにデータの信頼度から見た場合、データ数が多い成績ほど信頼できると言えるでしょう。 今節成績の重視率補正は、データ数が4走である成績を基準に、これよりデータ数が少なくなるほど重視率を下げ、逆にデータ数が多くなるほど重視率を上げるようになっています。(データ数による調整値は、統計により求めていて、Boat Advisor が自動的に補正します。) よって、[予想セオリーの設定] ダイアログでこれらファクターの重視率を設定する場合、データ数 (今節出走回数) が4走である成績を基準にして、重視する比率を設定してください。 |
| 今節2連対率 | ||
| 今節平均ST | ||
| 今節平均S順位 | ||
| 今節平均展示順位 | 今節の初め〜本走 *注1*注2 |
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| 今節展示ポイント | ||
| 展示タイム | ||
| 事故率 | 今期の初め〜前走 *注1 |
事故率は出走回数が少ないと、非常に高い値になってしまう場合があります。よって 最高値を 1.15 と定めて、これを超える値の場合は 1.15 として扱っています。 |
| F回数 | Fの回数が成績にどの程度影響してるかを調べた結果を基に、F回数別の減点ポイントを算出して、これをデータとして使っています。よって、F2 は F1 の倍を減点するという単純なものではありません。 | |
| 艇番 | 艇番が成績にどの程度影響しているかを調べた結果を基に、艇番別のポイントを算出して、これをデータとして使っています。よって、ポイントは艇番に比例しているわけではありません。例えば、1号艇は比例分以上にポイントが高くなります。 | |
| 予想進入コース | Boat Advisor が予想した進入コース。ただし、[予想のカスタマイズ] ダイアログの [進入コース予想] - [スタート展示のコースをそのまま使用する] が選択されている時は、スタート展示の進入コースが使用されます。 進入コースが成績にどの程度影響しているかを調べた結果を基に、予想進入コース別のポイントを算出して、これをデータとして使っています。よって、ポイントはコースに比例しているわけではありません。例えば、1コースは比例分以上にポイントが高くなります。 |
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| 進入指数 | 予想に [予想進入コース] を使用した場合、コースを完全に決めしまうという問題点があります。例えば、1コースになるか2コースになるか予想するのが難い選手がいたとします。このような場合でも、予想進入コースはどちらかに決めてしまわなければなりません。 [進入指数] はこのようなケースだと、1コースと2コースの中間を表す数値になりますので、コースを完全に決めて予想するのを好まない場合は、[進入指数] を使用してください。 |
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| 進入補正 (コース) | [予想進入コース] や [進入指数] は、進入予想がインコースよりになるほどポイント高くなり、アウトコースよりになるほどポイントが低くなります。しかし、このような単純なポイントの付け方では問題があります。 例えば、アウトコースが得意な選手で、常にアウトコースからレースをしている選手は、進入予想がアウトコースだからといってマイナスになるとは思えません。この選手の勝率や2連対率などは、常にアウトコースでのデータであるため、今回のレースでもその値を信頼することができるはずです。 同じ様なことが、インコースを好み、常にインコースからレースをしている選手にも言えます。この様な問題を解決するために [進入補正] というデータを設けました。 [進入補正] とは、予想される進入コースになった場合に、その選手のトータル成績と比較して、上下すると思われるポイントです。今回予想される進入が選手の平均進入コースと比べて、インコースよりになればプラスに、アウトコースよりになればマイナスの値になります。また、平均進入コースに近いほど値は小さくなります。 例を挙げますと、常に6コースからレースをしている選手の進入予想が6コースの場合、[進入補正] は 0 ポイントですが、常にインコースでレースをしている選手の進入予想が6コースの場合だと、[進入補正] は大きなマイナス ポイントになります。 [進入補正 (コース)] と [進入補正 (指数)] の違いは、補正する際の進入予想に、[進入補正 (コース)] は [予想進入コース] が使用されるのに対して、[進入補正 (指数)] は [進入指数] が使用されます。これらの相違点につきましては、[進入指数] の説明を参照してください。 |
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| 進入補正 (指数) | ||
| レース場特性 (コース) | レース場によってコースの強さが違うように、それぞれ特性があります。[予想進入コース]，[進入指数]，[進入補正] のポイントは、全レース場の平均ポイントですので、レース場の特性によってポイントを補正してやる必要があります。 つまり全国平均よりインコースの強いレース場では、インコースが予想される選手のこれらのポイントを、さらに高く調整するのです。(もちろん逆のケースもあります。) [レース場特性] の重視率を大きくすると、この補正が大きくなり、小さくすると補正も小さくなります。 [レース場特性] を単独で使用しても意味がありません。[レース場特性 (コース)] は [予想進入コース] や [進入補正 (コース)] と、また、[レース場特性 (指数)] は [進入指数] や [進入補正 (指数)] と併せて使うようにしてください。 |
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| レース場特性 (指数) |
*注1
「直前データの入力」 が行われていない場合は、前半の成績を含まないので、集計期間は前日までとなります。ユーザーが入力していなくても、レース終了後に提供される [レース情報] ファイル (完全版) をインポートしますと、前半の成績も集計に含まれます。
*注2
出走レースの展示タイムを含みます。