競馬で儲けるには一番勝ちそうな馬に賭けてはいけない2024年02月21日 12:01

競馬で儲けるには一番勝ちそうな馬に賭けてはいけない
 はずれ馬券が必要経費として認められるのは経済活動と言えるほど大量、継続的に馬券を買い、1年間など全体的な収支で多額の利益を上げたような場合だ。投資の一種と見なされるということだろう。しかし、大量に買い続け、勝ったり、負けたりしながら結果的に収支を黒字にするようなことが数学的に可能かどうか。
 話を単純化するため、5頭立てのレースで、1位を当てる単勝のみとする。実力と人気の順にA~Eの馬とする。
 それぞれの馬が1位になる確率は、40、30、25、4、1%とする。それぞれの売上が総売り上げに占める割合は50、25、16、8、1%とする。
 主催者(胴元)の取り分を20%とすr。購入者への払い戻し率(還元率)は80%なので、これを当てた人たちの馬券の総額で等分する。A~Eで、倍率はそれぞれ1.6、3.2、5、10、80倍となる。当然に人気の高い馬ほど倍率が低い。
 さて、毎回同じ優勝確率、人気倍率でレースがあり、同じ馬に100回連続で100円賭けるとする。収支はどうなるだろうか。
 Aの場合。40回優勝する確率があり、倍率は1.6倍だから、払い戻し金は6400円。1万円使っているのかなりの赤字だ。同様に計算すると、Bは9600円、Cは1万2500円、Dは4000円、E8000円。黒字が期待できるのは3番人気のCだけだ。
 一番人気のAとCの違いは、Aは実力の割に人気が高く、Cは実力ほどに人気がない。実力が過大評価されていると期待値が低く、過小評価されていると期待値が大きくなる。なので、何回も繰り返すなら、勝つ確率が高い馬ではなく、実力の割に人気がない馬に賭け続けるのが結果的に黒字にするひけつだということがわかる。
 実際の競馬では毎回馬の顔ぶれも倍率も違うのでこのようなことは起きない。しかし、過小評価されている馬に賭け続けることが利益を上げるコツであることは変わらない。
 「ギャンブルが確率のゲームなら、なぜ数学者が世界一の大金持ちになっていないのか?」。オンラインでこんな質問を見かけた。確率計算ができれば、「過小評価されている馬に賭け続ければ儲かる」ことは分かる。しかし、「各馬の勝つ可能性」、「評価が実力に見合っていないかどうか」を数学者は予想できない。
 おそらく、最高裁で勝訴が確定した競馬投資家はこういう戦略をとってるはずだ。
 ところで、こういう話に詳しい専門家をどなたか知りませんか?
 SNSや動画で活躍している人とかでもいいんですが。

オリックス「逆王手」は誤用?リーグなら真の逆王手可能2023年11月05日 12:03

オリックス「逆王手」は誤用?リーグなら真の逆王手もある
 将棋やチェスの逆王手は、相手が先にかけた王手を無効にする王手のことで、スポーツ競技のプレイオフではあり得ない。しかし、スポーツ紙、一般紙ともほとんどが「逆王手」と書いている。
リーグ戦では逆王手があり得て、実際にそういう意味で使ったそうだ。
例えば、こんな例。年間100試合としよう。
1位のチームは、2位との最終戦を残し、68勝29敗2分(勝率0.701)。2位のチームは1位のチームの後、もう1試合あり、68勝30敗(勝率0.694)。1位チームは2位チームに勝てば、勝率0.704で、2位チームの最終戦の結果に関係なく優勝する王手状態(2位は最終戦に勝っても69勝31敗で勝率0.690)。ところが、1位のチームが2位に負けてしまい、最終結果は68勝30敗2分(勝率0.694)。自力優勝を逃す。2位チームは69勝30敗(勝率0.697)で逆転し、最終戦に勝つか引き分けで優勝の逆王手。負けると、69勝31敗(勝率0.690)で優勝を逃す。
https://digital.asahi.com/articles/ASRC46SVGRC4PQIP00J.html

ワクチン心筋炎確率がコロナ心筋炎より高くて当然と言ったらキレられた2022年06月10日 12:38

ワクチン心筋炎確率がコロナで心筋炎より高くて当然と言ったらキレられた
昨年、私がお茶大の講義で話したような内容をサンテレビが報道しているのを見て、今さら怒っている人がいたので、「若年層の場合、コロナワクチン接種で心筋炎になる確率の方が、コロナにかかって心筋炎になる確率(=コロナにかかる確率×コロナで心筋炎になる確率を掛けた確率)より高いなんて当たり前じゃないですか。だから、ちゃんと『コロナにかかった場合に、心筋炎になる確率』と厚労省のサイトに書いてます。厚労省の役人だって愚かじゃないから国会に呼ばれて答弁するとき噓を書いたと言われないように正確に書いてますよ」と言ったらキレられた。ただ、正確に書いてあるけど、意外に本当にコロナで心筋炎になる確率の方が高いと勘違いしてる役人もいるかもしれない。

◆【検証】厚労省データ 心筋炎リスク情報も不適格~新型コロナワクチン未接種扱い問題だけじゃない!2つの不適格データ問題を独自検証~
https://sun-tv.co.jp/suntvnews/news/2022/06/07/53955/

◆確率で騙す厚労省 若年層ワクチン
https://kajiyan.asablo.jp/blog/2021/12/04/9445355

確率で騙す厚労省 若年層ワクチン2021年12月04日 12:55

確率で騙す厚労省 若年層ワクチン
 社会防衛のためには接種可能な全人口がワクチンを打つことは利益になる。しかし、そのために個人の利益が多少犠牲になってしまうリスクはある。
ドイツのように個人の人権をある程度蹂躙する強制で社会を守るのと、厚労省のように騙すのとどっちがいいのだろうか。
この引き上げは、後で罪に問われないための逃げかもしれない。

◆心筋炎を「重大な副反応」に 厚労省、警戒度引き上げ 共同通信
https://nordot.app/839455145033760768?c=39546741839462401

>>一方で心筋炎などは新型コロナ感染の合併症として起こることもあり、その頻度はワクチン接種後よりも高いことが分かっている。
>>そのため厚労省は「接種によるメリットの方が副反応などのデメリットよりも大きい」として引き続き接種を推奨する。

 若年層を含めた全世代で接種のメリットの方がデメリットより大きいと結論するには、未接種の若年人口100万人あたりで、新型コロナに感染して心筋炎を起こす人数
(=100万人×[若年層が新型コロナウイルスに感染する確率]×[若年層が新型コロナ感染した場合、心筋炎を起こす確率])と、若年人口100万人当たりの接種後心筋炎を起こす人数を比べなければならない。
 ワクチンを接種した場合、若年層が心筋炎を起こす確率は100万人あたり20人ぐらい。接種しない若年層が新型コロナウイルスに感染した場合、心筋炎を起こす確率は0.1%ぐらい。しかし、これは感染した場合なので、感染しなければ確率はゼロ。感染する確率が0.5%ぐらいだったら、感染で心筋炎を起こす人数は5人にしかならないのだ。
 実際はどれぐらいなのかという疫学データが日本にはないので比較ができない。アメリカはこういう疫学調査をして、その結果からどの年代でも接種のメリットはデメリットは大きいと結論した。感染する確率が高いから当然で、日本のように感染する確率が低いと、若年層では微妙になってくるのだ。

◆お茶大で1コマ,コロナの話をしてきた
http://kajiyan.asablo.jp/blog/2021/11/21/9441961

調査なく野党協力が敗因報道は非科学的2021年11月02日 14:10

調査なく野党協力が敗因報道は非科学的
 今回、野党協力によって、立憲は選挙区で9議席増え、自民は21議席減った。維新は独力で13増やしているのに比べると見劣りするとはいえ。野党で小選挙区の議席を減らしたところはない。比例区で自民が6議席増やしているのに、立憲が22議席も減らしているのが敗因だ。ほかで減らしているのは共産の2議席だけ。これが野党共闘が原因だと言うには、前回、比例区で立憲と書いた人が今回はどこに書いたのか、小選挙区との相関、そして、立憲と書かなかった理由を聞くなどの調査が必要なはず。

衆院選獲得議席 事前予想 各社成績2021年11月01日 12:37

衆院選獲得議席 事前予想 各社成績
 各社の公表数値は上限と下限のみだが、その中央を予測とすれば。自民を見ると、範囲を一番広く取っているのが共同。これでは結果が範囲からはずれるはずもないが。その範囲内に毎日が入り、さらにその範囲内に朝日が入り、産経もほぼ入っている。この違いはサンプル数の違いか信頼区間を何%取るかの違いだろう。さて、毎日の範囲内の上半分に朝日が入り、下半分に産経がやや下がはみ出してますが入っている。そのため、自民に関しては、朝日と産経の勝敗がはっきりしている。
 産経は自公が上限を超え、立民共産が下限を切ってしまうという惨敗。今後調査法や態勢について大幅に見直す必要があるだろう。毎日も公明と共産が範囲外で与党を過小評価気味。
 各社が大きく見誤っているのは維新の躍進。各社増えるとは見ていたが予想以上。範囲の広い共同がかろうじて上限に引っかかっているだけでほぼ全敗。そして、立民の後退。産経以外は下限には入ってるが、増えるか横ばいぐらいで公示前を大きく切ると予測したところはない。議席減の割合で言ったら自民よりひどい。維新、立民が何故外れたのか各社の分析を知りたいところだ。まあ、産経以外はこれぐらいは統計誤差のうちなのかもしれないが。

1回の衆院選で2度も情勢調査された 凄い確率2021年10月19日 13:01

1回の衆院選で2度も情勢調査された
10/16土曜に出社していたら、会社の固定電話に、機械音声で選挙情勢調査の電話がかかってきた。どこの調査かよくわからなかったが。
質問1.岸田内閣を支持しているか 支持なら7、不支持なら9を 2.選挙に行くか 3.投票する候補(選挙区) 4.投票する政党(比例) 5.性別 男7、女性9 6.年代 18、19は01、20代は2、30代は3・・・・ 7.支持政党 支持政党なしは11 なぜか選挙区が福岡でした。
10/18(火)今度は携帯に、毎日新聞、共同通信の衆議院選挙に関する調査の電話がかかってきました。1選挙で2回調査に当たるなんてジャンボ宝くじ1等並みの恐ろしい確率だ。承諾するとショートメールでURLが送られてきた。質問は、1.選挙に関心あるなし 2.郵便番号 3.選挙区での投票先 4.比例代表の投票先 5.支持政党 6.内閣支持不支持 7.職業 8.性別 9.年代。
 毎日新聞のサイトによると、東京で1200人のサンプルだから、約1万人に1人。年末ジャンボ宝くじで、4等5万円が当たるぐらいの確率。まあ、それほどレアではない。もう一つの方の調査はどれぐらいの確率かわからないが、都民で5000人、全国で6万人ぐらい調べてれば2000人に1人ぐらいの確率で、毎日と同時に当たる確率は年末ジャンボの1等賞ぐらいになる。

答 1年で69以下の人口は111万減り、70以上は61万増えた2021年09月27日 20:47

答 1年で69以下の人口は111万減り、70以上は61万増えた
 65歳以上は前年の3618万人から3640万人に増えている。70歳以上は前年の2791万人から2852万人に増えている。65歳以上の人口から70歳以上の人口を引くと、65~69歳の人口で、昨年の827万人から788万人になり、39万人減っている。65~69歳の人口が減っていれば矛盾しない。何故減るのか。増える要素は、64歳の人が65歳になること。減る要素は、69歳の人が70歳になる事と死亡。例えば、今年65歳になった人が100万人、70歳になった人は120万人とすれば差し引き20万人。さらに19万人が死亡していれば、合算で39万人減る。一方、70歳以上の死亡者が59万人とすれば、差し引き61万人増える。
 つまり、
70歳以上の人口増 = 69歳から70歳になる人(120万) - 70歳以上の死亡者(59万)
65歳以上の人口増 = 64歳から65歳になる人(100万) - 65歳以上の死亡者(78万)

という風な感じで説明しておいた。
 ちなみに、69歳から70歳になる人と64歳から65歳になる人の人数は同じで、65~69歳の死亡者が39万人、逆に、死亡者は0で69歳から70歳になる人は139万人、64歳から65歳になる人は100万人としても計算は合う)
 さて、総務省の表から計算すると、昨年からの1年間で、0-15歳は22万人、15-64歳は50万人、65-69歳は39万人ずつそれぞれ減っている。これに対し、70代は15万人、80代は31万人、90代は15万人増えている。100歳以上は増減なし。トータルすると、1年で69歳以下の人口は111万人減り、70歳以上は61万人増えている

◆クイズ 70歳以上の人口増加数 > 65歳以上の人口増加数 これって矛盾してるか?
https://kajiyan.asablo.jp/blog/2021/09/26/9427161

クイズ 70歳以上の人口増加数 > 65歳以上の人口増加数 これって矛盾してるか?2021年09月26日 14:22

Quiz 70歳以上の人口増 > 65歳以上の人口増 矛盾してるか?
 総務省によると、65歳以上の人口は前年より22万人増えて3640万人。70歳以上の人口は前年より61万人増えて2852万人。「(70歳以上を含む)65歳以上が22万人しか増えてないのに、70歳以上が61万人増えるのは矛盾しているのではないか?」と質問された。このナゾを小学生にも分かるように説明できる?

◆高齢者の人口
https://www.stat.go.jp/data/topics/topi1291.html

英死亡激減ワクチンで説明できないのウソ 回答編2021年08月04日 19:48

英死亡率激減をワクチンで説明できないは何故ウソか 回答編
前回の「英死亡率激減はワクチンで説明できない」は何故ウソかの回答。「イギリスの新規感染者の死亡率が20分の1に激減するには、ワクチンで死亡率がゼロになるとしても、新規感染者の95%が接種者でないと成り立たないから、ワクチンだけでは死亡率激減を説明できない」。これもまあ、典型的な統計でウソをつく法だ。ワクチン接種者、未接種者の本来の(ワクチンを打ってない場合の)死亡率が同じだとしているからだ。年齢や基礎疾患の要素を無視している。ワクチンを打ってなければ死亡率が非常に高くなる高齢者などハイリスク群がワクチン接種者に多く含まれているのだ。
 ワクチン接種済みが人口の60%、ワクチン接種で感染率が半分に下がるとしよう。すると、新規感染者に占めるワクチン接種者と非接種者の比率は、0.6×0.5:0.4=3:4だ。ワクチン接種前の死亡率がどちらも2%で、仮にワクチン接種で死亡率が0になるとしても、死亡率は2%×4/7=1.1%で、約半分にしかならない。
 しかし、ワクチン接種者(全人口の6割)の本来の死亡率が3%、非接種者(全人口の4割)の死亡率が0.2%とすれば、ワクチン接種前の平均の死亡率は1.88%。ワクチン接種率6割で、新規感染者に占める非接種者の比率が4/7となった場合、平均の死亡率は0.11%で約20分の1になる

◆この嘘見破れる? 英死亡率激減はワクチンで説明できない 統計でウソをつく法
https://kajiyan.asablo.jp/blog/2021/07/26/9401963