토요일에는 켄터키 더비가 143경기를 치릅니다. rd 시각. 그것은 과거의 더비 우승자들이 공유하는 특징을 살펴보고 올해의 말 중 비슷한 것이 있는지 확인하는 데 관심을 갖게 되었습니다.
에서 인터넷 열기 기능을 사용했습니다. JMP 목록을 열려면 과거 우승자 . 내 분석에 사용하게 된 승자 목록은 1968년으로 거슬러 올라갑니다(그 이후로 말에 대한 다른 데이터도 사용할 수 있었기 때문입니다).
각 말에 대해 우승 확률, 이전 경주 달리기, 이전 결과 및 더비에 진출한 연승을 살펴 보았습니다. 그런 다음 올해 참가자에 대한 동일한 정보를 찾아 데이터를 연결했습니다.
아래에 표시된 덴드로그램에서 말을 그룹화하기 위해 계층적 클러스터링을 사용했습니다. 덴드로그램은 클러스터별로 색상이 지정되어 있으며 향후 분석을 위해 해당 클러스터를 데이터 테이블에 저장했습니다. 강조 표시된 말은 2017 더비에서 경쟁하고 다른 말은 과거 우승자입니다.
과거 우승마 중 일부는 더비 이전에 경주를 하지 않았습니다. 분석에서 제외했습니다. 왜요? 올해 경주의 모든 참가자는 이전에 경주를 했기 때문에 이전 경주 이력이 없는 과거 우승자는 올해 경주에 대한 많은 통찰력을 제공하지 못할 것입니다. 클러스터는 우리에게 말을 분해하는 좋은 방법을 제공합니다. 아래에서 클러스터링의 그래픽 요약을 볼 수 있습니다. 그래프가 위의 덴드로그램과 동일한 색상을 표시하도록 하기 위해 클러스터 열에서 색상의 열 속성 값을 사용했습니다.
이 분석에서 내가 본 것은 다음과 같습니다.
- 클러스터 1에는 모든 말이 이전 경주에서 이기고 평균 배당률이 2.9:1인 확실한 선호도가 포함됩니다. 클러스터 1의 올해 필드에서 유일한 말은 항상 꿈꾸는 것입니다.
- 클러스터 2는 Derby 우승자와 올해 참가자가 혼합되어 흥미롭습니다. 이 무리에 속한 대부분의 말은 이전 경주에서 승리하여 더비에 오고 있지만 이 말은 승률이 더 높습니다.
- 클러스터 3은 우승 확률이 꽤 높은 말로 구성되어 있습니다. 이 말의 대부분은 이전 경주에서 2위 또는 3위를 차지했습니다.
- 클러스터 4는 올해 필드에서 많은 말과 혼합된 장거리 우승자로 구성됩니다.
- 군집 5와 군집 6은 다른 말과 어울리지 않는 세 마리의 말로 구성되어 있습니다.
우리는 또한 말의 유사성을 시각화하는 재미있는 방법인 별자리 플롯에서 클러스터를 볼 수 있습니다. 어떤 말이 서로 가장 밀접하게 관련되어 있는지를 그래픽으로 보여줍니다.
아래의 병렬 도표도 이 데이터를 볼 수 있는 좋은 방법입니다. 저는 Always Dreaming과 더비에 대한 유사한 경로를 가진 여러 과거 우승자를 강조했습니다. 보시다시피 Barbaro(2006), Big Brown(2008), Orb(2013) 및 Nyquist(2016)는 모두 플로리다 더비에 참가하여 켄터키 더비에 참가하기 전에 우승했습니다. 그 말들은 모두 2연승 이상으로 더비에 도착했고 6-1 이상의 배당률을 보였습니다.
이 블로그 게시물이 143에 대한 통찰력을 제공하기를 바랍니다. rd 켄터키 더비. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 사항입니다.
- Always Dreaming은 올해의 다른 어떤 말보다 과거 우승자들이 가장 좋아하고 더 유사합니다. 그가 승자가 될 것이라는 의미입니까? 토요일에 봐야겠습니다.
- 당신이 좋아하는 사람을 좋아하든 80-1의 장거리 슛을 좋아하든 만화가 Nate Collier의 말을 잊지 마십시오.
한 가지 더: 할 수 있다는 것을 알고 계셨습니까? JMP를 무료로 사용해 보세요 ? 데이터를 얻고 우리가 무엇을 찾을 수 있고 어떤 멋진 시각화를 만들 수 있는지 확인하십시오.
Brooklyn Boyz Stable의 Anthony Bonoma와 Vinnie Viola와 트레이너 Todd Pletcher에게 축하의 인사를 전합니다.
네 아라티.. 이글 읽고 몰래 올웨이즈드리밍 뽑고 보고있었는데.. 너무 멋져요!!
고마워 루.나는 Secretartiat가 켄터키 더비 역사상 최고의 시간을 보냈다는 것을 알고 있었습니다.나는 그의 벨몬트 기록이 역사상 다른 어떤 말보다 2초 빠른 줄 몰랐습니다.나는 올해 그것이 진흙탕일 것이라는 것을 알고 있다. 그래서 그것은 모든 예측에 렌치를 던질 수 있다.
