競馬データから勝馬の統計的予測モデルを作成する多変量解析の入門書

多変量解析による統計的馬券戦略　重回帰分析, 判別分析, AID分析の入門書

¥1,760 （税込）

小口定男

A5判・132頁(ソフトカバー)

ISBN 978-4-86522-322-4

2022年10月発行

多変量解析は医療関連、金融関係、品質管理、マーケティングなど幅広い分野で利用され、数多くの分析技法もそれぞれの目的に応じて使われています。特に、マーケティング分野では商品やサービスの開発・提供する上でターゲットを設定するための有効な手段として多変量解析が活用されています。
本書は『多変量解析の構造や計算過程を初歩から学びたい方の入門書』であると同時に、『勝馬を統計的に選別→抽出する馬券戦略』をテーマにしています。

これは企業が開発商品のコアターゲットを決める手法と考え方がよく似ています。このような予測用途で活用される代表的な解析手法が重回帰分析、判別分析、AID分析であることから、本書はこの手法に絞って紹介しています。(分類用途の主成分分析、因子分析は記載していません)

第Ⅰ章:重回帰分析 ⇒ 狙いのレースで着順を予測したい
既存レースのデータから“着順に影響する”と思われる「人気」「前回着順」「タイム」…などの変数を、ある条件のもとに取捨選択して(ステップワイズ法など)関係式を作成。得られた数値によって出走馬の順位付けを行います。

第Ⅱ章:判別分析 ⇒ 複勝に絡む馬を抽出したい
既存レースのデータを着順で“複勝(1～3着)に絡んだ馬と4着以下の馬”に2分割して、狙うレースの出走馬が“どちらのグループに区分(分類)”されるか。「人気」「前回着順」「タイム」…などの変数を用いて各出走馬を数値化。判別境界値との比較で、どちらのグループに属するかを判断します。また、判別分析の技法として次の3つを紹介しています。
■ 線形(直線)判別関数を算出して判別
■ 重回帰分析の手法を用いて判別
■ 重心からの距離(マハラノビスの汎距離)を算出して判別

第Ⅲ章:AID分析(Automatic Interaction Detector) ⇒ 複勝に絡む馬とその要因を同時に抽出
勝馬予測で、本書が最も推奨したい章がAID分析です。この分析は、既存のレース結果に基づいて“勝馬の要因(例えば狙うレースで「5人気以内」&「前走3着以内」&「前走上り3F34.5以内」など)“を探し出すと同時に、その要因にフィットした馬(複勝馬、穴馬など)を抽出する手法です。
この手法は、2分割の枝分れを繰り返しながらターゲットを発掘していくことから【ツリー分析】とも称されています。
後半のページに、代表的なレースである「日本ダービー」「菊花賞」「有馬記念」についてAID分析で算出した勝馬予測モデルを提示しています。

著者紹介

小口定男(おぐち・さだお)
1946年長野県生まれ、東京在住。
1968年マーケティングリサーチの専門機関である株式会社市場調査社(MRIグループ)に入社。1986年視覚情報のリサーチ・解析に特化した株式会社ビジュアルインフォメーションシステム(株式会社VIS)を設立。2006年㈱VISを後継者に引継ぎ引退。