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更新日:2017年04月18日 訪問者数:427
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2016年第24回ハセツネCUP(男子)統計分析
aquody
2016年第24回ハセツネCUPの男子結果を統計的に分析してみる。データは以下サイトに掲載の男子総合を利用した。計算にはgoogle spreadsheetを利用した。
http://www.hasetsune.com/result/cup_2016.html

なお、自分自身はハセツネに出走したことがなく、レースの実情を知らない。これから渋滞について経験談を調べてみて、必要に応じて情報更新を試みる(4/18)。
年代別基本統計量分析
FINISHタイム度数分布
正規分布っぽい形をしている。中央値は約15.5Hで、平均値と概ね一致している。
年代別基本統計量
30代、40代で約3/4を占める。
たとえば30代〜40代で平均タイムに約70分の差がある。単純に約7分/歳のタイム差があると考えられる。この年代で1歳年を取ると自動的に7分遅くなるということだ。
標準偏差はどの年代も約3H〜3.5Hだが、年代が高いほど平均値が大きくなるのに標準偏差が小さくなる→個人差が小さくなる、と言える。
平均スタート遅延時間は若いほうが短い→より前方に並んでいるのだろう。
スタート遅延時間の分析
スタート遅延時間の度数分布
ハセツネのデータは興味深いことにスタート遅延時間も掲載している。
スタート30秒後までに25%、1分20秒後までに50%の選手がスタートラインを通過している。
前方がやたら混んでいるが、40秒後からはほぼ70名前後/10秒間の割合でほぼ一定している。
スタート遅延時間と第1関門通過平均時間
スタート遅延時間と第1関門通過平均時間の関係を見ると、渋滞の影響度合いがわかるかもしれない。
スタート遅延40秒までの選手たちは、平均4H以内で第1関門を通過している。ここまではグラフの傾斜が急→選手たちの密度が疎で、渋滞の影響が比較的少ないと考えられる。
40秒後はグラフ傾斜が緩い→渋滞で選手たちの密度が高いと思われる。傾斜がほぼ線形なのは、渋滞で整流されたものと考えられる。
(google spreadsheetではこのグラフではなぜか縦軸が+9Hで出てくるので、手で修正した)
ハセツネ30K、キタタンとの相関
30Kと70Kの散布図
ハセツネの予選的位置づけの30K(2016年)と、本戦との関係を見る。選手名からvlookup関数を利用して抽出し、406サンプルを得た。相関はあるようだ。

30Kで本戦優先権が得られる1000位以内は約5Hだが、そのタイムだと本戦では17H前後が期待できることになる。

(google spreadsheetではなぜか相関係数が計算できない。横軸のタイム区切りも思うようにならない。なかなか難しい)
キタタンとハセツネの散布図
キタタン(2016年)とハセツネの相関も見てみる。同じく131サンプルを得た。こちらも相関はあるようだ。
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