４月成績

収支 16200
G代 -56700
CB 10800
合計 -29700

1位 15 26%
2位 13 23%
3位 23 40%
4位 6 11%
平均順位 2.351
G数 57



平均順位は悪くないのに負けるのはやっぱり祝儀か？

ところでTCKのG代は11回回数券を6000円で買うことができるらしい（１回分得）ので
こんどからそれを使います。

つまり１GあたりのG代は6000/11＝545円のトップ賞300となる。

５５円得って平均チップ収支にすると0.1枚分だから結構大きい！



まあG代を先払いしてることになるので４月分は実際より負けてる数字になるんだけどね

３位がぁ

やばいよ










５日分、直近38半荘のうち３位が

19回



１９回のうち一日6半荘打って全部３位ってのもあった。










総合成績みると・・・






１位と３位が一緒！！





でも・・・・


相変わらずラスは取らない！！

なんとかの塔

重回帰分析は目的変数と説明変数を設定すれば下記のように回帰式をつくることができる。

目的変数＝a x 説明変数1 + b x 説明変数2+....

極論、目的変数を「ある状態の期待値」、説明変数を「得られるすべての情報」として回帰分析すれば「全ての情報を考慮したよりよい状態への打牌」すなわち究極の正着打が導き出せるのでは、、、

これができれば麻雀界の、いや







では得られるすべての情報ってなにがあるかなあ？って思ったので書き出してみよう
・捨牌
・点棒状況
・風
・席順
・順目
・ドラ
・副露
・リーチが入っているか
・自分の手
・場棒、供託立直棒
・ウマ、トップ賞
・ルール
（・相手の打ち筋）
（・ツモ山の上下）
（・切り出し位置）
（・打牌時間）

※（）は情報として扱うか微妙なとこ

麻雀において上記以外の情報は無いといえるでしょう。
アナログ判断の強みは低精度ながらもこれら全ての情報を感覚で取り入れることができるということだと思う。
これらを変数化して説明変数とすれば完全にアナログ判断を超えることができる！？
（残念ながらオカルト判断は超えることができないがｗ）

ではこれらを変数化するために要素を分解したりグループ化したりしてみる

○相手に関すること
手の高さ、待ち、、祝儀枚数、聴牌か
　・捨牌
　　-切順
　　-切った色
　　-切った数
　　-手出しツモ切
　　-他家のケア
　　-字牌状況
　・牌状況（暗刻などどの牌が何枚みえているか）
　・リーチか
　・見えているドラの数
　・副露か
　　-何を何で鳴いたか
　　　-良形を鳴いたか愚形を鳴いたか
　　　-タンヤオがあるか
　　　-一通があるか
　　　-染め手か
　　　-チャンタか
　　　-バックか
　　-何副露か
　・通る筋本数
　　-筋
　　-壁
　　-同種牌
　　-序盤に切れてる牌
　・相手の上家の捨て牌（チーポンができたか）
　・相手の捨て牌（ポンができたか）
　・ドラの種類
　・順目
　・風
　・点数
　　-何位か
　　-何点か
　　-何点差か
　・（打ち筋）
　・（切出位置）
　・（打牌時間）
○自分に関すること
・風
・和了率、放銃率
　-シャンテン
　-順目
　-必要牌のツモ率
　-（ツモ山の上下）
　-必要牌の副露率
　-自分の捨牌状況（迷彩）
　-待ちの種類
　-待ちの枚数
・高さ
　-高め和了率
　-ドラ
　-手役
　-ツモ率
　-裏ドラ
　-赤（祝儀）
○場に関すること
・場棒、リーチ棒
・席順
・ウマ、トップ賞
・飛びありか
・コールドありか

・・・ふーん多いな

問題はこれらのデータをどうするか。
それこそ天鳳の解析が必要だと思うんだが、プログラミングができなきゃならないっぽい

神に近づくとやはり言語の問題がでてくるらしい

あとこう説明変数が多いといろいろ問題がでると思うし




ちくしょー、TCK行こ！