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「大数の法則」
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賭けを分析する上で、まず重要な概念は何と言っても確率論における「大数の法則」でしょう。これは、賭けの回数を多くするに従って、様々な平均値はその理論的期待値に近づいてゆくという定理です。
この「回数が多くなる」というのが、どのくらいなのかが問題です。賭けの種類と、問題にしている「期待値」によって、この回数はかなり大きくならなければなりません。ギャンブルの回数を多くすれば、様々な値は理論値に近づいてくるでしょう。逆に言うと、回数が少ないうちは、理論値から離れる可能性も高くなります。回数が少ない時は、大負けしている場合もあれば、大勝ちしている場合もあるわけです（標本平均の分散が大きい）。このように大数の法則は、ギャンブルを分析する上で重要な概念となります。このような事は既に確率理論が発展した1960年代辺りには明らかになっていたと言えるでしょう。いわゆるギャンブル分析の「古典」とも言えるお話です。
渡辺隆裕氏（首都大学東京教授）
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分散と舟券
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あるデータの集団を代表の値として平均を用いることが多い。
平均＝データの総和÷個数
平均に違いがなくても、データのちらばり具合は異なることがある。
データのちらばり具合を見るためには、度数分布図を描く。
データのちらばり具合を示す数値として、分散や標準偏差を用いる。
分散＝（（データ－平均値）の二乗）の総和÷個数
標準偏差＝（分散）のルート
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大数の法則を過信してはならないことを説明するために渡辺教授の文章を引用させていただきます。
平均値は理論的な期待値に近づく。賭けを分析する上で、まず重要な概念は何と言っても確率論における「大数の法則」でしょう。これは、賭けの回数を多くするに従って、様々な平均値はその理論的期待値に近づいてゆくという定理です。
この大数の法則を説明してみましょう。ナンバーズ３のストレート（3桁の数字を正確に中てる）くじにおいて、第1回からの当選番号を順番に並べてゆくとしましょう。
１９１、９８１、１９４、１０５、５９２、７９２、７０８・・・
このとき、すべての数字が出る頻度は回数を重ねるにつれ、10分の1(10%)に近づいてゆく、というのが大数の法則が言っていることです。
実際に、この「回数が多くなる」というのが、どのくらいなのかが問題です。賭けの種類と、問題にしている「期待値」によって、この回数はかなり大きくならなければなりません。
ナンバーズ20回目までに出る数字の個数は60個です。この60個の数字の中で、「６」が出ているのはたったの1回！1.7％に過ぎないのです。「60」と言う数字の個数（ナンバーズ20回）は大数の法則が働き、すべての数字の出る頻度が10%に近づくと言うには不十分な回数であることが分かります。
20回目までは、０から９までの数字の出現頻度が1.7%から18.3%と幅があるのに対し、600回目（数字としては1800個）になると9.1%から11.4%と、10%の周りにかなり近づいて来ることが分かります。
この600回を十分と考えるか、不十分と考えるかは議論の分かれるところです。考えている問題に依存するでしょう。
このように、ギャンブルの回数を多くすれば、様々な値は理論値に近づいてくるでしょう。逆に言うと、回数が少ないうちは、理論値から離れる可能性も高くなります。回数が少ない時は、大負けしている場合もあれば、大勝ちしている場合もあるわけです（標本平均の分散が大きい）。
■波平の注 これは競艇には当てはまりません。競艇は場が狭いために「大敗」は完敗につながります。
このように大数の法則は、ギャンブルを分析する上で重要な概念となります。このような事は、既に確率理論が発展した1960年代辺りには明らかになっていたと言えるでしょう。いわゆるギャンブル分析の「古典」とも言えるお話です。しかし、このような確率理論だけでは、十分に賭けを分析できないのです。
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典型的な異常分散 右側と左側は両極にある。このような事態にどのような防御をするかは避けて通れない課題です。
方法は必ずあります。ゆっくり考えてみてください。塾生は学習室で履修できます。
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尼 崎［成績］ 5/1 第３８回報知金杯争奪 第 4日
たまらない低配当。これを回避するには？
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多摩川［成績］ 1/18 第１回日本財団会長賞 第 6日
これは本命買いはパンクする最悪の日。
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1R
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２連単 2-1
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740
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人気 3
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３連単 2-1-3
|
1650
|
人気 2
|
１Ｒ
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２連単 4-6
|
5670
|
人気16
|
３連単4-6-2
|
19550
|
人気 68
|
|
2R
|
２連単 1-6
|
500
|
人気 1
|
３連単 1-6-3
|
990
|
人気 2
|
２Ｒ
|
２連単 6-1
|
950
|
人気 5
|
３連単6-1-5
|
7710
|
人気 32
|
|
3R
|
２連単 1-2
|
420
|
人気 1
|
３連単 1-2-4
|
1680
|
人気 4
|
３Ｒ
|
２連単 2-6
|
8840
|
人気21
|
３連単2-6-1
|
23520
|
人気 67
|
|
4R
|
2連単 1-6
|
660
|
人気 2
|
３連単 1-6-5
|
4150
|
人気16
|
４Ｒ
|
２連単 3-2
|
3490
|
人気18
|
３連単3-2-6
|
20360
|
人気 95
|
|
5R
|
２連単 4-1
|
880
|
人気 4
|
３連単 4-1-2
|
2220
|
人気 7
|
５Ｒ
|
２連単 5-2
|
1970
|
人気 9
|
３連単5-2-6
|
15940
|
人気 53
|
|
6R
|
２連単 1-3
|
280
|
人気 1
|
３連単 1-3-5
|
460
|
人気 1
|
６Ｒ
|
２連単 6-3
|
4520
|
人気19
|
３連単6-3-1
|
25080
|
人気 82
|
|
7R
|
２連単 1-3
|
270
|
人気 1
|
３連単 1-3-5
|
520
|
人気 1
|
７Ｒ
|
２連単 2-3
|
2400
|
人気 9
|
３連単2-3-6
|
10990
|
人気 37
|
|
8R
|
２連単 6-1
|
330
|
人気 1
|
３連単 6-1-4
|
740
|
人気 1
|
８Ｒ
|
２連単 1-2
|
1470
|
人気 7
|
３連単1-2-3
|
3190
|
人気 10
|
|
9R
|
２連単 2-6
|
500
|
人気 2
|
３連単 2-6-5
|
2150
|
人気 7
|
９Ｒ
|
２連単 3-4
|
4760
|
人気19
|
３連単3-4-1
|
14850
|
人気 50
|
|
10R
|
２連単 4-6
|
350
|
人気 1
|
３連単 4-6-3
|
1170
|
人気1
|
１０Ｒ
|
２連単 3-6
|
8210
|
人気26
|
３連単3-6-1
|
36230
|
人気 105
|
|
11R
|
２連単 1-2
|
310
|
人気 2
|
３連単 1-2-6
|
1260
|
人気5
|
１１Ｒ
|
２連単 5-1
|
3210
|
人気15
|
３連単5-1-4
|
16440
|
人気 73
|
|
12R
|
2連単 1-5
|
930
|
人気 5
|
３連単 1-5-6
|
2510
|
人気8
|
１２Ｒ
|
２連単 2-4
|
3460
|
人気13
|
３連単2-4-1
|
6570
|
人気 28
|
|
ここでは大数の法則の隙間を狙わなければ勝てないということだけ頭に入れれば十分です。競艇においては一番人気の出現率は１５％といわれています。しかしそれは大数の法則によればであり、膨大なレースを分析した結果なのです。私達が行うせいぜい一日１０レースにも満たない数のレース結果とはほとんど関係ないといっても間違いありません。分散は勝機なのです。
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|
|
|
|
|
|
印の意味
|
 |
◎
|
競走する6選手の中で、相対的に実力が一番と評価される選手
|
|
○
|
同 二番手
|
|
▲
|
同 三番手
|
|
△
|
一着は難しいが二着は可能性ありと見られる選手
|
|
×
|
一、二着は難しいが三着は可能性ありと見られる選手
|
|
N
|
ノーマーク 最も期待できないという評価の選手
|
1.評価別1着率
|
◎
|
○
|
▲
|
△
|
×
|
無
|
|
全国平均
|
37.2
|
22.
|
16.6
|
11.5
|
7.4
|
4.4
|
UP
2.頭堅いレースの組み合わせ別出現率
|
◎-○
|
◎-▲
|
◎-△
|
○-◎
|
○-▲
|
▲-◎
|
▲-○
|
的中率
|
|
全国平均
|
18.6
|
14.5
|
9.3
|
9.5
|
4.0
|
5.5
|
3.5
|
64.9
|
UP
3.人気別1着率
|
人気
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
15
|
|
全国平均
|
15.2
|
12.6
|
9.8
|
8.2
|
7.0
|
5.8
|
5.0
|
4.3
|
3.6
|
3.3
|
2.9
|
2.6
|
2.3
|
2.1
|
1.8
|
UP
|
4.強い選手が1着になったときのコース別出現率
|
|
１枠
|
２枠
|
３枠
|
４枠
|
５枠
|
６枠
|
|
全国平均
|
31.5
|
19.8
|
17.0
|
12.4
|
10.5
|
8.8
|
UP
|
|
|
参考 的中配当
|
|
◎-○
|
◎-▲
|
◎-△
|
○-◎
|
○-▲
|
▲-◎
|
▲-○
|
|
全国平均
|
630
|
800
|
1,080
|
860
|
1,380
|
1,280
|
1,590
|
UP
|
SG G1における評価別1着率
|
◎
|
○
|
▲
|
△
|
×
|
無
|
|
初 日
|
31.5
|
21.7
|
|
14.0
|
12.9
|
6.4
|
|
２日目
|
32.6
|
23.4
|
16.6
|
9.6
|
9.4
|
8.5
|
|
３日目
|
34.4
|
21.4
|
16.4
|
12.
|
9.4
|
6.1
|
|
４日目
|
32.2
|
21.9
|
14.2
|
14.0
|
9.9
|
7.7
|
|
５日目
|
35.0
|
19.3
|
16.2
|
12.2
|
9.4
|
7.9
|
|
最終日
|
31.9
|
19.9
|
19.3
|
11.2
|
11.8
|
5.9
|
|
平 均
|
32.9
|
21.3
|
16.0
|
12.2
|
10.5
|
7.1
|
|
|
|
???捲∽?敬?????牧???????浯?条??????猯?汰?浩条??浩?????朮晩?楷瑤??∴??桧??∴??????競艇における大数の間隙とは
これらの結果は膨大なレースの結果から導き出されるものです。
極論すれば、いまからおこなわれる目の前のレースとは直接には関係がありません。ここが問題です。 一番人気を買い続けると早晩破産するのはこのためです。
このページの初めで生命保険の場合の契約が下記のように細分されてきたことを述べました。
２以降が、その第一号の発売時点では大数の間隙を突いた商品だったと考えられます。
1.通常の保険料率
2.非喫煙者標準体保険料率
3.喫煙者優良体保険料率
4.非喫煙者優良体保険料率
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