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試して貰えれば予想精度を確かめられるので、この機会に是非お試しください。
今回は中山芝2000mにおける傾向分析を行っていき
消去法的に浮かび上がってくる馬をピックアップしていきたいと思います。
競馬予想の参考になると思いますので、是非参考にしてください。
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どうも、ＭＯＴＯです。
競馬をやるからにはバシバシと的中を出したい！
当てまくってレースを楽しみたいですよね。
そんな思いを実現させるべく、
”中山芝2000mにおける消去法予想”
を行うべく、データを取ってみました。
是非、予想の参考にしてくださいね。
データを取得期間は２０２１～２０２３年
（トレンドを維持する為、データは3年分としています）
それではさっそく行ってみましょう！
他の重賞レースの消去法予想については以下で確認して下さい。
⇒（参考）【重賞年間一覧】レース傾向、消去条件（消去法予想、飛ぶ馬）まとめ
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中山芝2000mにおける来ない馬の法則
前走凡走組は不利
まずは中山芝2000mにおける前走着順、着差、人気別の成績を見てみます。
前走1～4着 【９７．７２．７０．４６３】
前走5～9着 【２０．４２．３８．４９８】
前走10着以下 【５．９．１５．３８７】
複勝率に直してみると
前走1～4着 ３４．０％
前走5～9着 １６．７％
前走10着以下 ７．０％
前走着順が悪ければ悪いほど苦戦しています。
前走1着 【２５．２４．２５．１７４】
前走0.2秒差内の敗戦 【４１．２１．１９．１１４】
前走0.3～0.9秒差 【４３．５２．５４．３９８】
前走1.0秒差以上の敗戦 【１３．２６．２５．６６２】
複勝率に直してみると
前走1着 ２９．８％
前走0.2秒差内の敗戦 ４１．５％
前走0.3～0.9秒差 ２７．２％
前走1.0秒差以上の敗戦 ８．８％
前走1秒以上離されると苦戦（回収率も悪いです）
前走3番人気以内 【６７．５５．５１．２９１】
前走4～9番人気 【４８．５４．６３．６０５】
前走10番人気以下 【７．１４．９．４５３】
複勝率に直してみると
前走3番人気以内 ３７．３％
前走4～9番人気 ２１．４％
前走10番人気以下 ６．２％
前走10番人気以下は苦戦しています。
中山芝2000mで消去出来る条件は
「前走10着以下」
「前走1.0秒差以上の敗戦」
「前走10番人気以下」
マイル以下からの臨戦は苦戦
次に中山芝2000mにおける前走距離別成績を見てみると
前走1700m以下 【８．１１．１１．２０７】
前走1800m 【４９．４１．４３．４８７】
同距離 【５２．５９．５３．５１１】
距離短縮 【１２．１３．１６．１３７】
複勝率に直すと
前走1700m以下 １２．６％
前走1800m ２１．４％
同距離 ２４．３％
距離短縮 ２３．０％
中山芝2000mはタフなコース
一気の距離延長組は苦戦傾向にあります。
中山芝2000mで消去出来る条件は
「前走1700m以下」
位置取りと末脚の力は重要
次に中山芝2000mにおける
前走4角順位別成績を見てみると
前走4角7番手以内 【９４．８２．９１．７８７】
前走4角10番手以下 【１４．２６．１８．３９４】
複勝率に直すと
前走4角7番手以内 ２５．３％
前走4角10番手以下 １２．８％
前の位置取りで競馬が出来る事が重要です。
最後に中山芝2000mにおける
前走上がり3ハロン別成績を見てみると
前走上がり2位以内 【５６．４２．３６．２７０】
前走上がり3～5位 【４３．３８．４５．３４０】
前走上がり6位以下 【２２．４３．４２．７２４】
複勝率に直すと
前走上がり2位以内 ３３．２％
前走上がり3～5位 ２７．０％
前走上がり6位以下 １２．９％
前走上がりの脚を使えなかった馬は減点です。
中山芝2000mで消去出来る条件は
「前走4角10番手以下」
「前走上がり6位以下」
パワーコースは馬格は必要
次に中山芝2000mにおける馬体重別成績を見てみると
459kg以下 【３１．４５．３２．６０７】
460kg以上 【１１８．１０５．１１７．１０２４】
複勝率に直すと
459kg以下 １５．１％
460kg以上 ２４．９％
中山芝2000mはタフなコース
馬格の大きい馬が有利です。
中山芝2000mで消去出来る条件は
「馬体重459kg以下」
中山芝2000mにおける消去法馬のまとめ
以上をまとめます。
「前走10着以下」
「前走1.0秒差以上の敗戦」
「前走10番人気以下」
「前走1700m以下」
「前走4角10番手以下」
「前走上がり6位以下」
「馬体重459kg以下」
逆に買える条件も載せておきます。
「前走4着以内」
「前走0.2秒差内の敗戦」
「前走3番人気以内」
「前走1800m以上のレースに出走」
「前走4角7番手以内」
「前走上がり2位以内」
「馬体重460kg以上」
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