データ提示条件
- 天候は不問とする
- 馬場状態は不問とする
- 過去10年分のデータを提示
ここで提示するデータは、【京都ダート1800m枠順別成績】のデータです。
京都ダート1800mでの有利・不利な枠順を約10年分のデータから抽出しており、【過去3年】【過去5年】【過去10年】とサンプルデータを増やしながら枠順成績の推移を見ていきます。
| 枠番 | 着別度数 | 勝率 | 連対率 | 複勝率 |
| 44-37-28-334/443 | 9.9% | 18.3% | 24.6% | |
| 45-29-42-357/473 | 9.5% | 15.6% | 24.5% | |
| 32-44-35-391/502 | 6.4% | 15.1% | 22.1% | |
| 48-53-40-398/539 | 8.9% | 18.7% | 26.2% | |
| 44-35-45-446/570 | 7.7% | 13.9% | 21.8% | |
| 55-31-44-458/588 | 9.4% | 14.6% | 22.1% | |
| 24-53-46-499/622 | 3.9% | 12.4% | 19.8% | |
| 44-53-54-494/645 | 6.8% | 15.0% | 23.4% |
(※2017年4月22日~2020年2月16日まで)
過去3年以内の枠順別成績は、上記の表の通りです。最も勝率の高い枠番は で、最も勝率の低い枠番は となっています。内目の枠が強そうなデータを残しています。 枠に関しては、かなり悪い成績なので注意したい枠と言えそうです。
| 枠番 | 着別度数 | 勝率 | 連対率 | 複勝率 |
| 70-54-52-563/739 | 9.5% | 16.8% | 23.8% | |
| 73-48-65-605/791 | 9.2% | 15.3% | 23.5% | |
| 53-79-59-655/846 | 6.3% | 15.6% | 22.6% | |
| 72-75-70-693/910 | 7.9% | 16.2% | 23.8% | |
| 70-70-75-748/963 | 7.3% | 14.5% | 22.3% | |
| 87-57-77-774/995 | 8.7% | 14.5% | 22.2% | |
| 62-80-73-829/1044 | 5.9% | 13.6% | 20.6% | |
| 65-88-80-838/1071 | 6.1% | 14.3% | 21.8% |
(※2015年4月25日~2020年2月16日まで)
過去5年以内の枠順別成績は、上記の表の通りです。最も勝率の高い枠番は で、最も勝率の低い枠番は となっています。 枠がかなり好成績を残しており、逆に 枠の成績が良くありません。外枠よりも内枠が強そうです。
| 枠番 | 着別度数 | 勝率 | 連対率 | 複勝率 |
| 142-106-102-1147/1497 | 9.5% | 16.6% | 23.4% | |
| 138-119-136-1224/1617 | 8.5% | 15.9% | 24.3% | |
| 119-146-135-1335/1735 | 6.9% | 15.3% | 23.1% | |
| 139-146-136-1433/1854 | 7.5% | 15.4% | 22.7% | |
| 130-140-140-1543/1953 | 6.7% | 13.8% | 21.0% | |
| 160-126-149-1592/2027 | 7.9% | 14.1% | 21.5% | |
| 121-146-156-1680/2103 | 5.8% | 12.7% | 20.1% | |
| 151-170-147-1680/2148 | 7.0% | 14.9% | 21.8% |
(※2010年4月24日~2020年2月16日まで)
過去10年以内の枠順別成績は、上記の表の通りです。最も勝率の高い枠番は で、最も勝率の低い枠番は となっています。やはり内目の枠が好成績を残しており、特に最内枠である はこのコースにおいて注目すべき枠と言えます。
【京都ダート1800m】の枠順別成績データをまとめました。
過去3年分→過去5年分→過去10年分とデータを推移させ見えてきた点がありました。
10年分の総合的なデータ分析でいうと、下記の2点を挙げることができます。
最内枠である1枠は好成績を残している。
このコースでは、内枠が外枠よりも有利な枠といえる。
以上が、【京都ダート1800m】の枠順別成績データの考察となります。このデータだけで予想を組み立てることは不可能ですが、悩んだ際に最後の判断の基準ともなり得る要素なので参考にしてみてくださいね。
