ボートレーサー茅原悠紀選手を勝手に応援するブログ

< 新しい記事

新着記事一覧(全6064件)

過去の記事 >

2022.10.06

茅原選手のスタートをデータ分析してみる

カテゴリ：データで見る茅原選手

スタートの良し悪しをもう少し詳しく、でも簡単に調べる方法はないものかと考えていて思いついたことを書いてみます。

これまでスタートについては、ＳＴの平均値などで比較してみたりしていましたが、イマイチ違いがハッキリしなかったです。
比較して早い遅いは分かるのですが、早いから結果が良いとばかりも言えず、もう少し違った見方ができないかと常々思っていました。
ただ、最初に断っておくと、スタートに関してはＳＴだけでは絶対に評価しきれないです。スタートには質がありますからね。ＳＴが早くてもレバーを放って合わせたスタートと、レバー握りっぱなしで全速で合わせたスタートではスリットからの動きが全然違います。
ですから、ＳＴだけでは評価しきれないのですが、それでもＳＴがスタートの良し悪しを判断する大きな要素の１つではあります。
それでは何故、ＳＴの平均値を見るだけではハッキリしないのかといえば、そこにバラツキが反映されていないからです。例えばＳＴ０．６と０．２の平均は０．４ですが、ＳＴ０．５と０．３の平均も０．４です。前者は早い時もあれば遅いときもあり、後者はそれに比べて安定しているといえます。つまり、早くて安定しているＳＴの方が良いわけです。

バラツキを確認するためには、これまで標準偏差を用いたりしていましたが、それでは数字での表現になり見た目での判断がし難いということもあり、スタートに関してはもっとビジュアル的に判断出来る方法がないかと考えた結果、次のようなグラフを作って見ました。

これは２０２２年のこれまでの全レースのＳＴをまとめたものです。
赤い線がＳＴ０．００の線なので、そこに近いほど早いＳＴとなります。そしてコース別に並べているので、丁度スタートラインを真上から見たような感覚で比較が出来ます。

このグラフを、「箱ひげ図」といいます。
見たままですが、箱にひげが付いているから「箱ひげ図」ですね。
では、この箱とひげはなんでしょうか。

【外れ値】最小値から最大値の間に入らないデータ

【最大値】　　箱の上端＋箱の長さ（四分位範囲，IQR）×1.5の範囲にある最大のデータ

【第3四分位値】上から数えて25％のデータ

【第1四分位値】下から数えて25％のデータ

これでは何のことやら分からないかもしれません。
ここで詳しく説明するのは、文字だらけでさらに分からなくなるばかりだと思いますので省略します。
ちゃんと知りたい方は、「箱ひげ図　見方」でググって見て下さい。
簡単にいえば、箱の長さが短いとバラツキが小さい、ひげの長さが短いとバラツキが小さい、平均値と中央値の位置がズレていないとバラツキが小さいことを意味しています。
先ほどの２０２２年のグラフで見ると、５コースがバラツキが小さいことが分かるのではないでしょうか。早いスタートなのは２コースですが、バラツキが大きいことがわかります。
あと、離れたところにある点である外れ値については、データ集団の傾向から明らかに逸脱したデータであり、別要因で発生した別物のデータということで、「箱ひげ図」を形成しているデータには含まれていません。例えば先日のフライングしたときのデータはまさに外れ値として扱われます。

今日は、「箱ひげ図」を使って茅原選手のスタートがどうなっているかをこれから確認していくという予告でした。
２０２２年のグラフを試しに貼り付けてますが、その内容については明日確認する予定です。
確認して考察するのと、グラフの説明を併せてすると長くなり、余計に何を言っているのかわからなくなると思ったので、グラフの説明だけ先にした次第です。

お気に入りの記事を「いいね！」で応援しよう