2017年のゴルフシーズンも半ばになり、ゴルフべッティング戦略を練り上げているところではないでしょうか。多くのスポーツとは異なり、ゴルフの試合やトーナメントの結果を判断する際には運が大きな役割を果たします。ゴルフにべッティングするときに回帰分析を利用すると、チャンスの影響を理解し、結果として適切に洞察できるようになります。この記事では、ゴルフべッティング戦略を立てるときに運を数値化する方法について説明します。
ゴルフべッティング戦略 - グリーンの摩擦
あらゆるスポーツイベントの成功には運が何らかの役割を果たしますが、ゴルフはその点が特に際立っています(運の影響を最も受けるのは野球べッティングだ、という方もいるかもしれませんが)。著名なハスラーでギャンブラーでもあるタイタニック・トンプソンが、このことについて 「ポーカー、プール、ダイスで考える必要があるのは自分のゲームと敵のゲームのみだが、ゴルフにはさらに天候もある」とうまくまとめています。当然ながら、天候は、ゴルフを予測困難なスポーツにしている多くの要因のひとつでしかありません。グリーンの摩擦の把握は、ゴルフべッティングの結果に大きな影響を及ぼす可能性があります。
スポーツには、相互作用する要素(サッカーべッティングの天候など)の数が多くなるほど、予測が困難になるという原則があります。ゴルフのべッティング方法を理解したら、次のような特徴を考慮する必要があります。
- ゴルフは屋外のスポーツなので、天候という予測できない自然の影響を受けます。
- トーナメントは4日間におよび、各プレイヤーのティー時間は一定ではないため、全員が同じ条件でプレイできる可能性はまずありません。
- ゴルフコースは非常に広く、地面の状態も多彩です。
- ピンの位置(ゴルファーが狙うもの)は各ラウンドで変わります。
- べッティング基準で考慮する勝者候補の範囲は広大です。
- 72ホールのトーナメントのスコア形式では、71ホールまではリードしていたプレイヤーでも、最終ホールで負ける可能性があります。
ゴルファーのスコアに影響を与える可能性のある確率変数が多数あることを考慮すると、最新の米国マスターズ大会のべッティングオッズでもわかるように、ゴルフべッティングのオッズが大幅に高くなることは不思議ではありません。
ポーカー、プール、ダイスで考える必要があるのは自分のゲームと敵のゲームのみだが、ゴルフにはさらに天候もある。 著名ギャンブラー、タイタニック・トンプソン
PGAとヨーロッパツアー全体のランキングを制するのは少数の選ばれしプレーヤーですが、2009年のマスターズまで遡ると、メジャー大会の優勝者はのべ43人であり、重複を除くと28人です。 この点をさらに詳しく説明するために、過去10年間にメジャー大会で予想外に優勝した選手と勝利した特殊な状況の一覧をご覧ください。
過去10年間のゴルフメジャー大会における衝撃的な勝利
ダニー・ウィレット |
2016年米国マスターズ |
101.000 |
以降、メジャー大会でT37よりもよい成績を取ったことがない |
ダレン・クラーク |
2011年全英オープン |
126.000 |
次に参加したメジャー大会である2011年米国PGAでは、最初の2ラウンドで+15を記録した |
キーガン・ブラッドレイ |
2011年米国PGA |
151.000 |
メジャーデビュー |
ルイス・ウースタイゼン |
2010年全英オープン |
201.000 |
過去8つのメジャー大会で決勝ラウンドに進んだのが1回のみ |
ルーカス・グローバー |
2009年全米オープン |
201.000 |
全米オープンの歴史の中でも雨と中断が最も多い大会で、グローバーは過去3回の全米オープンで決勝ラウンドに進めなかった |
YEヤング |
2009年米国PGA |
151.000 |
過去7つのメジャー大会のうち、5つで決勝ラウンドに進めなかった |
マイケル・キャンベル |
2005年米国PGA |
151.000 |
キャンベルは出場資格を得るために6フィートのパットを沈める必要があった |
ゴルフべッティング - 才能と運の両方を分析する
ゴルフべッティング戦略を成功させるには、プレイヤーの才能と能力を分析できるだけでなく、運が結果にどのような影響を及ぼすかについても理解する必要があります。ベッターとプレイヤーの考え方に違いはなく、次のようにまとめられるのではないでしょうか。
この式がゴルフの世界に当てはまると思うなら、ハンディキャップとは別に、運も考慮に入れる必要があります。でも、運の要素を数値化するにはどうすればよいでしょうか。
1つの方法として、回帰の重要性を理解することがあります。たとえば、あるメジャー大会のラウンド1終了後のスコアを待っていた場合、パーを下回るスコアのプレイヤーを見て(狭い基準に基づいて判断して)、プレイヤーのその日の能力が平均的な出場者を上回っていると推測するかもしれません。上の成功の式を使用すると、幸運が何らかの役割を果たしたことも評価する必要があります。
同様に、パーを上回ったプレイヤーは平均を下回る能力と判断されますが、不運が原因の可能性もあります。その結果、次のような幅広い分析になります。
平均を上回るラウンド1のスコア:
平均を上回る能力 + 幸運
平均を下回るラウンド1のスコア:
平均を下回る能力 + 不運
ゴルフべッティングの目的は、正確に予測することです。つまり、この分析を利用してラウンド2で起こる可能性を予測する必要があります。 能力が変わらないと仮定する場合(これは幅広い仮定です)、運は可変要素になります。ラウンド1と同じになる可能性は非常に低くなるだろうというのが最適な推測であるという以外に、運を正確に測定する方法はありません。
ラウンド1で平均を上回るプレイだったプレイヤーは、ラウンド2で同様にプレイできても、幸運は続かないので、スコアはそれほど良くないと言うことができます。
逆も真なりで、最初のラウンドで成績が悪かった選手の場合、同じ程度の不運は続かないので、スコアは(概して)わずかに改善されるでしょう。
スポーツイラストレイテッド誌の表紙に載る多数のスター選手が運気の低下に苦しむのはなぜでしょうか。統計学による答えは回帰です。
回帰によると、プレイヤーのラウンド2のスコアは、基礎となる証拠(そのプレイヤーのラウンド1)よりも平均スコアに近くなる可能性が高い、というベッターにとって興味深い観測結果があります。この適正化は平均への回帰の影響であり、スコアが極端な場合に特に顕著になります。
ただし、回帰は何も保証しないという点に注意することが重要です。ラウンド1の成績がよかったプレイヤーは、ラウンド2でも同様の成績になるか、さらに好成績になる場合があります。また、その反対も同じことが言えます。大抵は(運の役割を考慮した場合)スコアは平均値に回帰します。
回帰とスポーツイラストレイテッド誌のジンクス
これまで説明したように、ここでは平均値の期待を扱っていますが、回帰は統計学的な事実であり、特に誤解されている事実でもあります。実際の回帰の例として、スポーツイラストレイテッド誌のジンクスがわかりやすいのではないでしょうか。この有名な雑誌の表紙に載ったスターのうち、あまりにも多くの人が運気の低下に苦しんでいるという都市伝説です。
これはジンクスとはまったく関係がありませんが、実際はもっと普通のことで、単純な回帰で説明できます。表紙に載った多数の人は、めまいがするような高みから落ちることが予想されます。表紙に載ることになった成績は、統計学的に回帰することが予想される成績よりもはるかに高いためです。
回帰はゴルフのメジャートーナメントへのべッティングで考慮するべき要素ですが、1シーズンかけて運が平均化し、能力の影響が優位になるのではありません。複数のメジャー大会で優勝しているタイガー・ウッズなどがいるため、さらに長い期間が関係しています。
ただし、プレイヤーとベッターの両方にとって他に類を見ないような難易度のスポーツでは、彼らのように能力が極端に高い場合、短期間には運の影響を受けません。
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