検証と考察
大分更新が遅くなりましたね、こんばんは。
ブログネタを探そうと思い、以前から検証したかったものがあったので少し調べてみました。
上記は馬場適正に関するデータです。
はじめはゲーム内の表記通りアルファベットで入力していたんですが
今いちわかり辛いので数字表記にしてみました。
E=1 ~ SS=7 です。
データ内の説明を左から順番にします
仔性別はその馬自体の性別です(父と母のデータを取るにあたってこの表記にしました)
芝平均は父と母の芝適正の平均値です。
ダ平均は父と母のダート適正の平均値です。
芝範内は父と母の芝適正値の上限と下限(今回2つしかないので大きいほうと小さいほう)から
子の芝適正値が外れている場合に×印とどう外れているのかを記しています。
ダ範内は↑のダートVerです
父母同は父と母の馬場適性が同じ値だったときに記しています。
(芝は芝が一緒、ダはダートが一緒、芝ダは芝ダート共に同じ値)
後述しますがこの項目は最後に追加しました。
仔芝はその馬の芝適正の値です。
仔ダはその馬のダート適正の値です。
ニックスは父と母の系統がニックスであれば○、アウトブリードは×です。
父芝はその馬の父馬の芝適正の値です。
父ダはその馬の父馬のダート適正の値です。
父遺伝はその馬の父馬の遺伝力です。
母芝はその馬の母馬の芝適正の値です。
母ダはその馬の母馬のダート適正の値です。
備考は父もしくは母がカード馬のときに一応記しておきました。(全然使わなかったw)
とりあえず以上を踏まえて簡単に考察します。(わかり辛くてすいません)
これを作るにあたって、注目したのが父と母の適正から外れるのはどのくらいなのか、ということでした。
54頭、108の馬場適性があるわけですが
父と母の馬場適性の範囲外(父が芝D、母が芝Aなら仔の芝がEかSかSSのこと)
そのおよそ4分の1である26が範囲外でした。
裏を返せば、4分の3は父と母の馬場適性内におさまっているわけです。
ただ、今回の検証データは結構両親の馬場適性にばらつきがあるため、範囲内におさまりやすかったのかもしれません。
ただその26のうち±1(誤差?)を除くと16になります。
馬場適性はランダムよりも父と母の馬場適性に依存しやすい傾向であるようにも見えます。
また、面白いのは父と母の馬場適性が同じであるときです。
検証数は少ないですが108のうち17が同適正(芝ダ含む)だったわけですが
そのうち仔の適正が父母の適正よりも下がっているのが10もありました。
更に、その父母の適正よりも上回ってる仔の適正はありませんでした。
(ちなみにSS同士は3つのみ)
この結果からすると、同じ馬場適性の父母同士は、避けたほうが無難なのかもしれません。
大きく-になったり、+になったりというのはほとんど見られませんでした。
今度は馬場適性が低いもの同士、高いもの同士のデータもたくさん拾えたらと思います。
正直ニックスや遺伝力による違いは自分にはわかりませんでした(というか数が少なすぎて・・・)
なかなか面白いのでこれからも暇なときに追加で増やしていきたいとおもいます。
データはいつでもUPするのでいじって見てみたいという奇特な方居ましたら仰ってください。
馬名は載せてませんが、データとってもいいよと言ってくれた方々ありがとうございましたm(_ _)m
かなり長くなりそうだったのでとりあえずこれくらいで一旦上げますw
また追記ならなんなりするとおもいます~
注:画像の10番目ですが、ダート適正が父母同じなのにも関わらず父母同欄に入力してませんでした、すいません。記事はこれ込みで父母同が17箇所ということになってます。
追記1:言われて気づいたんですが、父母どちらかの適正にSSが入ってないと、仔がSSになるのは大変みたいですね。数増えることによってどう収束していくのか楽しみです。
追記2:数字見辛い方、平均とか範囲とかいらねーよ!って方シンプルVERです。
追記3:次に平均値からみてみました。
芝-平均は 仔の芝適正から父母の芝適正平均値を引いたものです。
ダ-平均は 仔のダート適正から父母のダート適正平均値を引いたものです。
赤色は-1.5以下、青色は+1.5以上です。
父母の平均値から1以内に収まった数 芝39 ダ38
父母の平均値から1を上回った数 芝4 ダ3
父母の平均値から1を下回った数 芝11 ダ13
どちらも54ずつありますので
およそ7割が平均値±1で収まっていることになります。
(ちなみに±2以内に収めようとすると8割超えます)
実はもっとばらつくと思っていたのでこの結果は少し驚きました。
また上回った数と下回った数で、かなり差があるので、低適正同士の爆発は期待し辛いようです。
とりあえず、自分の中では父母の適正は高いもの同士が望ましい、
が同適正(種芝Sで繁牝芝S等)は避けたほうが無難という結論を一応だしておきます。
ブログネタを探そうと思い、以前から検証したかったものがあったので少し調べてみました。
上記は馬場適正に関するデータです。
はじめはゲーム内の表記通りアルファベットで入力していたんですが
今いちわかり辛いので数字表記にしてみました。
E=1 ~ SS=7 です。
データ内の説明を左から順番にします
仔性別はその馬自体の性別です(父と母のデータを取るにあたってこの表記にしました)
芝平均は父と母の芝適正の平均値です。
ダ平均は父と母のダート適正の平均値です。
芝範内は父と母の芝適正値の上限と下限(今回2つしかないので大きいほうと小さいほう)から
子の芝適正値が外れている場合に×印とどう外れているのかを記しています。
ダ範内は↑のダートVerです
父母同は父と母の馬場適性が同じ値だったときに記しています。
(芝は芝が一緒、ダはダートが一緒、芝ダは芝ダート共に同じ値)
後述しますがこの項目は最後に追加しました。
仔芝はその馬の芝適正の値です。
仔ダはその馬のダート適正の値です。
ニックスは父と母の系統がニックスであれば○、アウトブリードは×です。
父芝はその馬の父馬の芝適正の値です。
父ダはその馬の父馬のダート適正の値です。
父遺伝はその馬の父馬の遺伝力です。
母芝はその馬の母馬の芝適正の値です。
母ダはその馬の母馬のダート適正の値です。
備考は父もしくは母がカード馬のときに一応記しておきました。(全然使わなかったw)
とりあえず以上を踏まえて簡単に考察します。(わかり辛くてすいません)
これを作るにあたって、注目したのが父と母の適正から外れるのはどのくらいなのか、ということでした。
54頭、108の馬場適性があるわけですが
父と母の馬場適性の範囲外(父が芝D、母が芝Aなら仔の芝がEかSかSSのこと)
そのおよそ4分の1である26が範囲外でした。
裏を返せば、4分の3は父と母の馬場適性内におさまっているわけです。
ただ、今回の検証データは結構両親の馬場適性にばらつきがあるため、範囲内におさまりやすかったのかもしれません。
ただその26のうち±1(誤差?)を除くと16になります。
馬場適性はランダムよりも父と母の馬場適性に依存しやすい傾向であるようにも見えます。
また、面白いのは父と母の馬場適性が同じであるときです。
検証数は少ないですが108のうち17が同適正(芝ダ含む)だったわけですが
そのうち仔の適正が父母の適正よりも下がっているのが10もありました。
更に、その父母の適正よりも上回ってる仔の適正はありませんでした。
(ちなみにSS同士は3つのみ)
この結果からすると、同じ馬場適性の父母同士は、避けたほうが無難なのかもしれません。
大きく-になったり、+になったりというのはほとんど見られませんでした。
今度は馬場適性が低いもの同士、高いもの同士のデータもたくさん拾えたらと思います。
正直ニックスや遺伝力による違いは自分にはわかりませんでした(というか数が少なすぎて・・・)
なかなか面白いのでこれからも暇なときに追加で増やしていきたいとおもいます。
データはいつでもUPするのでいじって見てみたいという奇特な方居ましたら仰ってください。
馬名は載せてませんが、データとってもいいよと言ってくれた方々ありがとうございましたm(_ _)m
かなり長くなりそうだったのでとりあえずこれくらいで一旦上げますw
また追記ならなんなりするとおもいます~
注:画像の10番目ですが、ダート適正が父母同じなのにも関わらず父母同欄に入力してませんでした、すいません。記事はこれ込みで父母同が17箇所ということになってます。
追記1:言われて気づいたんですが、父母どちらかの適正にSSが入ってないと、仔がSSになるのは大変みたいですね。数増えることによってどう収束していくのか楽しみです。
追記2:数字見辛い方、平均とか範囲とかいらねーよ!って方シンプルVERです。
追記3:次に平均値からみてみました。
芝-平均は 仔の芝適正から父母の芝適正平均値を引いたものです。
ダ-平均は 仔のダート適正から父母のダート適正平均値を引いたものです。
赤色は-1.5以下、青色は+1.5以上です。
父母の平均値から1以内に収まった数 芝39 ダ38
父母の平均値から1を上回った数 芝4 ダ3
父母の平均値から1を下回った数 芝11 ダ13
どちらも54ずつありますので
およそ7割が平均値±1で収まっていることになります。
(ちなみに±2以内に収めようとすると8割超えます)
実はもっとばらつくと思っていたのでこの結果は少し驚きました。
また上回った数と下回った数で、かなり差があるので、低適正同士の爆発は期待し辛いようです。
とりあえず、自分の中では父母の適正は高いもの同士が望ましい、
が同適正(種芝Sで繁牝芝S等)は避けたほうが無難という結論を一応だしておきます。
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