【データスコア出馬表】(8/20札幌記念,北九州記念)

競馬

【小倉11R】50  第58回テレビ西日本賞北九州記念

3歳以上・オープン・G3(ハンデ)(国際)(特指) 芝1200m (A)

CK 調 馬名 替 騎手 MR DS
1 1         ストーンリッジ *坂井瑠星 12   39 10
1 2       ボンボヤージ 川須栄彦 10   17 17
B2 3       スティクス *幸英明 17   8 18
B2 4     サンキューユウガ *西村淳也 4   51 5
3 5         エナジーグラン 亀田温心 11   26 13
3 6         リプレーザ *藤懸貴志 7   31 12
4 7       クリノマジン *田口貫太 15 2 19 15
4 8       レジェーロ *岩田望来 14   18 16
5 9   調   ママコチャ 鮫島克駿 2   75 2
5 10         ロードベイリーフ *M.デム 6   40 9
6 11       トゥラヴェスーラ 藤岡康太 1 1 45 8
6 12       テイエムスパーダ *今村聖奈 16   20 14
7 13   調   デュガ 菅原明良 9   47 6
7 14     ロンドンプラン 松山弘平   47 6
7 15     ジャスパークローネ 団野大成 3 3 61 3
8 16       スマートリアン 柴田善臣 8   54 4
8 17         シゲルピンクルビー 高倉稜 5   33 11
8 18   調   モズメイメイ *松若風馬 13   76 1

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☆データスコア出馬表各項目の説明☆

■各記号について■

レース番号横の数値…【DS信頼度】

そのレースの「データスコア」の数値の一番高い馬の複勝圏内に入る確率を掲載します。5ポイント刻みで30%~90%。

各レースのより細かい「堅い~波乱分析」が出来ます。

分析の目安は以下のとおりです。

(軸堅実)

↑90%

↑85%

↑80%

(堅め)

↑75%

↑70%

↑65%

(平均)

↓60%

↓55%

↓50%

(混戦傾向)

↓45%

↓40%

↓35%

↓30%

(大波乱)

【印】

◎…軸候補(高確馬)

○…相手候補

注…穴候補

【CK】

A…ズバリ!高確穴ウマ

(高い確率で馬券になりそうな穴馬、人気的に妙味がありそうな馬)

C…チェック馬(前走チェック馬リストから今走出走する馬)

CA…高確穴ウマ且つチェック馬

消…消し馬(馬券になる見込みが低い馬)

【調】〔期間限定 NEW!!〕

「調教注目馬」調教タイムなどから今走注目できる馬

【騎】

◇…騎手乗り替わりデータで勝率20%以上且つ複勝率40%以上

◆…騎手&調教師で勝率20%以上且つ複勝率40%以上

※どちらも該当している場合は◆が優先されて印が付いています。

【馬名】

青塗りは安定勢力馬or注目馬

【替 騎手】

騎乗する騎手を掲載しています。*印は前走から騎手乗り替わり

背景色が付いている騎手は『騎手ランク』

過去5年の単勝5番人気以内(複平均値43.6%)の成績から「SS,S,A」3段階評価。

SSランク騎手(黄)約15%確率UP

Sランク騎手(青)約10%確率UP

Aランク騎手(緑)約5%確率UP

ランクが高いほど人気サイドに騎乗した時、複勝率がUPします。

(例)SSランク 川田将雅騎手 複57.8%(平均より14.2%高い)

【MR】

MRランク順位

【重】〔期間限定 NEW!!〕

「重/不良適性ランク」ランクが高いほど馬場が悪くなった時に評価が上がる馬

【DS】

データスコア指数(DS指数)の数値(0~100)

【順】

データスコア順位

■データスコア■

競馬場データ、騎手や調教師、競走馬の過去成績、

複勝期待値、MRランクなど様々なデータを数値化し、

最小値0、最大値100で表記した

私が分析している「データ競馬」を集約した指数です。

指数順位/指数値別確率表

■MRランク■

MRランクは、各出走馬の近6ヶ月間の成績(レース・タイムなど)が

基準となりランキング順に表したものです。

各出走馬の成績を基準としていますので、個々の能力や調子が

反映されやすい側面があります。

ただし、半年以上の休み明けや地方(海外)競馬に出走してきた馬、

新馬戦、障害レースは反映されません。([…]と表記されます)

MRランク順位別確率表

現在『データ競馬I・A』のみ公開している「重/不良適性ランク」「調教注目馬」

夏限定で『データスコア出馬表』でも見れるようなります!

掲載期間 9月2日-3日開催分まで

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Source: 激走!データ競馬ブログ

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