「馬券の配当160億円」をどうやって実現したのか - 朝日新聞の補足記事 - アフター・パンデミック
ちまたの競馬予想会社のうさん臭さは、「そんなに儲かるならなぜ自分で買わない」という言葉で表されるが、ほんとに儲かる人間はやはり自分で馬券を買っていることを証明した事件だと言える。 asahi.com（朝日新聞）が競馬の配当１６０億円隠す 英国人社長のデータ分析会社という記事を報じているが、新聞紙面ではその隣に関連記事も掲載されているので、これを引用する。 「なぜそんなに稼げた - 3連単を分散買い」（2009年10月9日付朝日新聞より） ユープロ関係者らによると、同社は、天候や出走馬の血統、騎手などの各データを入力、解析する競馬必勝プログラムを使い、高確率で配当金を得ていたという。だが、億単位の資金を使い、ほとんどの組み合わせの馬券を買うという、一般の競馬ファンにはまねできないやり方だった。 05年設立の同社が目をつけたのは、「3連単」という馬券。1着から3着までを順番通り当てるもので、配
統計的に正しいランキングを行う方法 - Hello, world! - s21g
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 ポジティブ／ネガティブ投票による正しいランキング方法が以下の記事で紹介されています。 How Not To Sort By Average Rating この計算方法では、投票数が少ない場合には分散が大きく不正確な評価で、 投票数が多くなるにつれて分散が小さく正確な評価が得られているという事を考慮しています。以下数式 これはScoreの信頼区間を表しています。 この信頼区間の下界をランキングのスコアにすれば良い事になります。 ここで、は、 です。全体に占めるポジティブ投票数の割合ですね。 は標準正規分布上の 信頼区間の有意確率です。 さて、五段階評価によるRatingに同様のテクニックを適用する場合はどうしたらいいでしょうか
HITS, 主成分分析, SVD - naoyaのはてなダイアリー
ウェブグラフのリンク解析によるページの評価と言えば PageRank が著名ですが、もうひとつ Jon Kleinberg による HITS (Hyperlink-induced topic search)も有名です。最初の論文 Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment は 1999年です。IIR の 21章で、この PageRank と HITS についての解説がありました。 HITS HITS はウェブページの評価に二つの軸を用います。一つが authority スコア、もう一つが hub スコアです。 例えば「Perl の情報が欲しい」という検索要求に対しては CPAN や 開発者である Larry Wall のホームページなどが重要度の高いページかと思います。これらのページは「Perl に関して信頼できる情報源」ということ
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