リカ型は理論確率型の略で、以下のベイズの公式を元に予測しています。「x」は説明変数、「win, lose」は馬券の当り、外れを表しています
1号では、上記式の事後確率について、過去データを多変量正規分布と仮定することにより実装しております。
過去データは、正確には多変量正規分布ではないため、リカ型“1号”は他のKEIBA-ROBOに比べると若干性能が落ちます。ただし、他のKEIBA-ROBOに比べて理論仕様はゆるぎなく、性能へのインパクトは、適切な説明変数のピックアップと事後確率をどの様な関数として実装するかだけによっていますので、今後、説明変数の最適化や、より正確な分布関数の導入によって飛躍的に高性能化する可能性を秘めたスーパーROBOです。これからの成長にご期待下さい。
| 予測手法 | ベイズの公式、多変量正規分布 |
| 出力（目的変数） | 理論勝率 買い目は理論勝率の高い馬3頭のBOX。 |
| 入力（説明変数） | 単勝オッズから求めた各馬得票率（18変数；数値型） 結果の判定には15分前オッズから求めた得票率を使用。 |
| 欠損値の処理 | 出走馬数が18頭未満の場合、存在しない馬の得票率はゼロとする。 |
| 基礎データ | 前年までのレース結果（各レースの確定オッズから得票率を求め、その分布を多変量正規分布にて近似） | 使用ツール | R |
なお、リカ型は各馬の理論勝率しか出力しませんので、それを元にどの様な馬券を購入するか別途考慮すべき問題となります。公開中の予測では理論勝率の高い馬3頭のBOX買いで買い目を固定してありますが、買い目に関する研究も進めておりますので、今後、有料会員の皆様には各馬の理論勝率（実際の値）に加えて最適化された買い目等を配信して行く予定でおります。
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