http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/ ja 40 全重賞データ完全網羅ブログ！ 2008 宝塚記念 データ 2008年6月29日3回阪神4日　 第49回宝塚記念(G1)阪神芝2200m　3歳上 ちょっと早いですが、宝塚記念のデータを分析していきます。 宝塚記念は春競馬を締めくくるドリームレースです。 人気と実力を兼ね備えた名馬が数多く出走し、毎年盛り上がりますよね。 今年も好メンバーが揃いそうです。 宝塚記念は過去10年のデータを見ていきます。 数値は(着別度数)　勝率　連対率　複勝率 Tue, 10 Jun 2008 23:52:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/21 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/21 2008年G1データ さて、今日は土曜重賞のユニコーンSの予想をしてみます。 久々の前日予想です。オッズ・人気はわかりませんので データ中心にやってみたいと思います。 まずは、人気データ 1番人気(3-2-0-2) 2番人気(0-2-1-4) 3番人気(1-0-1-5) 4番人気(1-1-2-3) 5番人気(1-1-1-4) 6番人気(0-0-0-7) 7～9番人気(1-1-1-16) 10番人気以下(0-0-1-47) そしてオッズのデータ 1倍台(2-0-0-0) 2倍台(1-2-0-1) 3倍台(0-0-0-2) 4倍台(0-2-0-2) 5.0～6.9倍(1-0-0-7) 7.0～9.9倍(2-0-3-0) 10.0～14.9倍(0-1-2-8) 15.0～19.9倍(0-1-0-4) 20.0～29.9倍(1-0-0-5) 30.0～49.9倍(0-1-1-13) 50.0～99.9倍(0-0-0-17) 100倍以上(0-0-1-31) 比較的波乱は少ないレースですね。 10番人気以下の連対は、期待薄です。 当日、確認してみてください。 Fri, 6 Jun 2008 19:56:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/20 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/20 2008年競馬予想 2008 ユニコーンステークス データ 2008年6月7日3回東京5日　 第回ユニコーンステークス(G3)東京ダ1600m　3歳 ユニコーンステークスは1996年に新設された重賞です。 当初は秋の中山ダ1800mで開催されていましたが、2001年に6月に移行 舞台を東京ダート1600mに変更され現在に至ります。 ユニコーンステークスは過去7年のデータを見ていきます。 数値は(着別度数)　勝率　連対率　複勝率 Thu, 5 Jun 2008 15:57:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/19 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/19 2008年G3データ 2008 安田記念 データ 2008年6月8日3回東京6日　 第58回安田記念(G1)東京芝1600m　3歳上 安田記念は春のマイル王決定戦。 外国馬も参戦し、難解なレースですね。 近年は人気馬が不振でかなり波乱傾向です。 1番人気は8年連続して連対を外しています。 安田記念は過去10年のデータを見ていきます。 数値は(着別度数)　勝率　連対率　複勝率 Thu, 5 Jun 2008 15:54:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/18 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/18 2008年G1データ 東京優駿の見解です。 現在のところ、ディープスカイが1番人気4.5倍程度ですが、それほど 片寄っていませんね。 迷いがあらわれていますね。 私も含め…(汗) オークスも今思えば、桜花賞1・2着馬と1番人気馬。 どこでも言われていますけど、すごくわかりやすいレースだったんですね。 それを難しく考えちゃって(私も含め)、オッズが割れるし、トールポピーは 人気を落とすし、エフティマイアは人気ないままだったし…で。 と言うことで、ダービーは難しく考えません(笑) まずは、過去のローテ別の傾向から、、、 Sat, 31 May 2008 19:48:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/17 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/17 2008年競馬予想 東京優駿の見解です。 現在のところ、ディープスカイが1番人気4.5倍程度ですが、それほど 片寄っていませんね。 迷いがあらわれていますね。 私も含め…(汗) オークスも今思えば、桜花賞1・2着馬と1番人気馬。 どこでも言われていますけど、すごくわかりやすいレースだったんですね。 それを難しく考えちゃって(私も含め)、オッズが割れるし、トールポピーは 人気を落とすし、エフティマイアは人気ないままだったし…で。 と言うことで、ダービーは難しく考えません(笑) まずは、過去のローテ別の傾向から、、、 Sat, 31 May 2008 19:48:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/16 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/16 2008年競馬予想 2008 目黒記念 データ 2008年6月1日3回東京4日　 第122回目黒記念(G2)東京芝2500m　3歳上　ハンデ 目黒記念は今年で第122回を迎える伝統のレース。 1997年に開催時期が2月から6月へ。2000年に6月から5月へ変更になっています。 このレースは宝塚記念の前哨戦の位置づけとなっています。 目黒記念は過去8年のデータを見ていきます。 数値は(着別度数)　勝率　連対率　複勝率 Thu, 29 May 2008 22:25:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/15 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/15 2008年G2データ 緊急企画トップシークレット!? ☆『目黒記念穴馬の傾向！』☆人気薄はこのデータで完璧！ 実は、目黒記念の人気薄はしっかりとした傾向が出ていました。 人気薄のデータ的な狙いどころをピックアップしていきますよ～ 前走は？ 前走人気は？ ローテは？ 馬齢は？ 斤量は？ 近日中にメルマガにて公開！ PC版はコチラ 　　⇒【激走！データ競馬メルマガ】 　　http://www.mag2.com/m/0000154729.html 携帯版は【高確！データ競馬】にて！ 　 　メルマガ登録はこちら(PCからご覧の方) 　　↓ 　http://mini.mag2.com/pc/m/M0076130.html 　メルマガ登録(携帯からご覧の方はこちら) 　　↓ 　http://mini.mag2.com/i/m/M0076130.html ダービー直後のハンデ重賞は人気の盲点を突け！ と… 何故か、「ダービー」ではなく「目黒記念」の特集をしたりします(笑) Wed, 28 May 2008 02:56:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/13 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/13 2008年G2データ 2008 金鯱賞 データ 2008年5月31日2回中京3日　 第44回金鯱賞(G2)中京芝2000m　3歳上　別定 金鯱賞は宝塚記念の前哨戦です。 1996年にG2に格上げ、距離は2000m、別定戦へ変更されています。 別定戦になってからはレベルが高く重賞実績のある馬が活躍。 金鯱賞は過去10年のデータを見ていきます。 数値は(着別度数)　勝率　連対率　複勝率 Tue, 27 May 2008 14:50:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/11 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/11 2008年G2データ 2008 東京優駿(日本ダービー) データ 2008年6月1日3回東京4日 第75回東京優駿(日本ダービー)(G1)東京芝2400m　3歳 東京優駿(日本ダービー)は今年2008年で第75回を迎えます。 3歳馬のもっとも目指すレースで3歳の最強馬決定戦ですね。 日本ダービーは1番人気がとても強いレースですが、今年は混戦です(汗) 東京優駿(日本ダービー)は過去10年のデータを見ていきます。 数値は(着別度数)　勝率　連対率　複勝率 Mon, 26 May 2008 01:36:00 +0900 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/10 http://www.plus-blog.sportsnavi.com/datakeiba/article/10 2008年G1データ