TigerOddsの最終レース日記

競馬ソフト「GoGyo」の機能で競馬を考える。


テーマ:

CNNのニュースのpodcastをiphoneで聞いているが

最近のトップニュースはリビア問題

2番目は福島原発が定番になっていた。


世界はFukusimaに注目している。

そして苛立っている。


今日は統一地方選挙

どんな結果になるのか注目しよう。


そして桜花賞、娘が夢で見たら1,2,4が良いと言う。


競馬投票と選挙投票

今日は両方投票しよう。








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統計ソフトRの回帰分析の用語を調べてみた。

これから、競馬のデータを回帰分析をいろいろ調べるので

日本語訳を覚えておく。


Call:
lm(formula = jun ~ win + winsd)

Residuals:(残差 被説明変数と回帰予測値との差)
Min 1Q Median 3Q Max
-11.952 -3.116 -0.263 3.027 13.670

Coefficients:(回帰係数)
    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
          推定値  標準誤差 t値 t値に対するp値
(Intercept)切片   4.97413 0.09105 54.6 <2e-16 ***
win 説明変数 0.49986 0.01097 45.6 <2e-16 ***
winsd 説明変数 -0.05653 0.00459 -12.3 <2e-16 ***
---
Signif. codes:(***が一番有意義) 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error(残差の標準誤差): 3.99 on 23037 degrees of freedom
Multiple R-squared(R2乗): 0.191,
Adjusted R-squared(自由度調整済みR2乗): 0.191
F-statistic(F統計量): 2.72e+03 on 2 and 23037 DF, p-value: <2e-16


t値の絶対値が2以上であれば、有意義。t=2で95%有意義。


Multiple R-squared(R2乗)は0から1を取り、
1に近いほどモデルとして優秀。


Adjusted R-squared(自由度調整済みR2乗)は
データの大きさと説明変数の個数で調整したもの。
1に近いほどモデルとして優秀。


F-statistic(F統計量)のp値が極めて小さいとモデルに意義がある。


ほとんどちんぷんかんぷんだけど、この2点だけでOKだ。

1)説明変数のSignif. codesが***あるものを重要視する。

2)Multiple R-squared(R2乗)が1に近ければ優秀なモデルである。


あとはRが勝手に計算してくれるので分からなくても良いのだ。


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