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試走タイムによるデータ解析

～オートレース予想の最重要ファクター

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◎データ解析の予想印

１．走路状況によるデータ解析

２．走路温度によるデータ解析

３．試走タイムによるデータ解析

４．ハンデによるデータ解析

５．レース場によるデータ解析

６．競走車（バイク）によるデータ解析

７．レース種別と日程によるデータ解析

８．勝ち上がり実績によるデータ解析

選手名	試走タイム別成績			試走タイム順位別成績						試走T 順位と本走順位の関係	再試走成績
選手名	項目	全国順位	タイム	順位	全国順位	単勝率	2連対率	3連対率	着外率	試走T 順位と本走順位の関係	再試走成績
竹本　　修 A123 25期 49歳
	最高試走T	198位	3.31	1位	138位	33.3% （4/12）	58.3% （7/12）	91.7% （11/12）	8.3% （1/12）	順位差平均	0.0% （0/0）
	平均試走T	197位	3.37	2～3位	161位	28.6% （10/35）	37.1% （13/35）	51.4% （18/35）	48.6% （17/35）	-0.18
	試走偏差１	133位	0.084	4～5位	84位	16.1% （5/31）	29.0% （9/31）	41.9% （13/31）	58.1% （18/31）	相関係数
	試走偏差２	204位	0.080	6～8位	160位	0.0% （0/31）	12.9% （4/31）	16.1% （5/31）	83.9% （26/31）	0.522

2024年4月19日現在

※試走T順位は、試走タイムが速い選手から昇順。
※試走偏差1は「全順位試走偏差」、試走偏差2は「2連対時試走偏差」。
※試走タイム順位別成績の全国順位は2連対率を基に算出。
※順位差平均は、試走T順位と本走順位の平均的な差。相関係数は、試走T順位と本走順位の関連性を示す指標。