月２程度でデータを集めて行って、その変化をわかりやすくできたらなぁと思ってます、そのうちみやすいようにします
2018.8.5
平均値 1303.8
標準誤差 96.811
中央値 1279
最頻値 922
標準偏差 684.5571
分散 459246.1
尖度 -1.0911
歪度 0.099161
範囲 2688
最小 117
最大 2805
合計 65190
個数 50
信頼度（95％） 194.549
R変化値合計 無し
平均変化 無し
上昇率 無し
最大上昇 無し
最大減少 無し
2018.8.16
平均値 1303.4
標準誤差 96.96182
中央値 1282.5
最頻値 1576
標準偏差 685.6236
分散 460678.2
尖度 -1.08561
歪度 0.104806
範囲 2688
最小 117
最大 2805
合計 65170
個数 50
信頼度（95％） 194.8521
R変化値合計 91
平均変化 1.82
上昇率 0.0364
最大上昇 77
最大減少 81
2018.9.10
平均値 1303.1
標準誤差 94.600
中央値 1224
最頻値 2144
標準偏差 675.5846
分散 455075.7
尖度 -1.06244
歪度 0.119523
範囲 2631
最小 117
最大 2808
合計 66462
個数 51
信頼度（95％） 190.0112
R変化値合計 245
平均変化 4.9
最大上昇 189
最大減少 171
変動０ 25人
プラス 14人
マイナス 11人
2018.9.25
平均値 1324.5
標準誤差 95.276
中央値 1254
最頻値 2131
標準偏差 673.6998
分散 444794.1
尖度 -1.00988
歪度 0.086537
範囲 2671
最小 117
最大 2849
合計 66225
個数 50
信頼度（95％） 191.4634
R変化値合計 424
平均変化 8.653061
最大上昇 175
最大減少 192
変動０ 26人
プラス 13人
マイナス 11人
2018.10.10
平均値 1301.6
標準誤差 94.94868
中央値 1237.5
標準偏差 684.6846
分散 459777.8
尖度 -1.00669
歪度 0.144944
範囲 2725
最小 177
最大 2902
合計 67684
個数 52
信頼度（95％） 190.6174
R変化値合計 504
平均変化 9.69
最大上昇 121
最大減少 105
変動０ 25人
プラス 16人
マイナス 11人
2018.10.23
平均値 1319.77
標準誤差 92.48
中央値 1264
標準偏差 673.32
分散 436868.3
尖度 -0.9808
歪度 0.105228
範囲 2729
最小 164
最大 2893
合計 69948
個数 53
信頼度（95％） 185.59
R変化値合計
平均変化
最大上昇
最大減少
変動０
プラス
マイナス
2018.11.10
平均値 1326.796
標準誤差 90.78986
中央値 1266
標準偏差 667.1665
分散 436868.3
尖度 -0.95836
歪度 0.073906
範囲 2714
最小 151
最大 2865
合計 71647
個数 54
信頼度（95％） 182.1014
R変化値合計 71
平均変化 1.314815
最大上昇 336
最大減少 129
変動０ 30人
プラス 8人
マイナス 16人
2018.11.26
平均値 1332.722
標準誤差 90.14035
中央値 1259.5
標準偏差 662.3936
分散 430640
尖度 -1.00706
歪度 0.029407
範囲 2664
最小 151
最大 2815
合計 71967
個数 54
信頼度（95％） 180.7986
R変化値合計 320
平均変化 5.925926
最大上昇 217
最大減少 155
変動０ 32人
プラス 12人
マイナス 9人
コメント
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>> 返信元
ただ難しいのが、２４以外での将棋は全く考慮できないところですかね。 ウォーズやクエストで主に指して、例会の時だけ２４に来るからR戦は指さないって人も中にはいます。そして棋書をどれくらい読んでるかによっても全然変わってくると思います。Salutさんの意見である、棋譜、考慮時間を～ ってやつはどっちかっていうと、のりたま名人戦の棋譜をデータとして扱う方がいいと思いますよ、ただデータとして母数が少なすぎますがまぁそこは、ね。
>> 返信元
確かに戦法や中身（逆転だったか）までコントロールする方が面白いし、価値がありそうです。Kathryn Graddyが魚市場で交流度データを地道に集めたのを彷彿させます。
実証分析はデータを取るのが大変ですが、最近はフリーソフトもあるロボティックプロセスオートメーションで棋譜と考慮時間を大量に所得して、ついでにソフトで戦法と戦況の変化を解析させてデータセットを作れば、面白い分析ができるかもしれませんね。
せっかく人間同士の対戦データなので、ポカミスをするときの考慮時間は短いのかどうかとか、行動経済学的な分析に繋げてもいいですね。
楽しみにしています！
>> 返信元
いいですねぇ！提案ありがとうございます
現在は対局数までは管理してません
Rの違いでの勝率は個人的にはあまり興味がないですねぇ、というのも戦法や中身を重要視したいです。また圧勝だったのか、僅差の勝負だったのかは勝ち負けだけ見ても分かりませんからね データとしてどうなのかという問題があると思います
確かに大まかに2つに分かれてますね
ほんとは24全体と比較したいんですけどね....
これからもうちょっとデータを整理していくつもりですのでその辺はお楽しみに！
面白い試みですね。
これくらい高粒度のデータが使えるなら、「対局数が多いほど上達が早い（Ｒが上昇する）」「Ｒが○○（例えば100）以上の差があると高い方が勝率が高い」といった仮説の統計的な信頼度を測定しても面白そうです。
段級位の分布をみる限り、上位層と下位層に分かれていますが、これは何が原因なのか。上記仮説の当てはまり具合に差はあるのか。そして中位を抜けるのに何が必要なのか。。。
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