手軽に遊べる大人の遊び．カルチョ．当たれば，何と一億円．一億円ですぞ !
ニューラルネットワークを利用した学習予想プログラムを作成し，予想結果を算出しています．
そんな中で気づいたことがありますのでとりあげましょう．
回帰現象とは，回帰分析などのあの "回帰" なんですね．
いきなり，話題は野球に移る．一年目で打率 3 割を超えるのは，驚異の打者．では，終身打率 3 割を超えるバッターは，長いプロ野球の歴史の中でもほんの数えるほど．あの現ダイエー監督の王さんも，やろうと思えばまだ出来たが，終身打率が 3 割を切るぎりぎりのところで引退なされたという．
そうすると，ほとんどの打者が終身打率は 3 割を下回ることになります．3 割を超える打率を残す年もあれば，それを下回る年もある．なかなか優秀なバッターとして終身打率が 2 割 8 分だとすると，3 割を超える年があるとすれば，2 割 6 分程度で終わる年がなければ，つじつまがあいません．
すなわち，一年目に 3 割を超えた優秀な選手であっても，終身打率は 3 割を超えることは正規分布の端の端の方の話しですから，まずないと仮定します．すると，終身打率が 3 割を超えないと言うことであれば，3 割を超えた次の年は終身打率に近づくように成績を残すことになります．
すると，必然的に終身打率を下回る成績にならなければならない，という訳です．
その他の例では，例えば株価の分析があります．ある企業の株価の本当の値を算定します．それと市場の現在の価格と比較します．算定した値が正しいとすると，市場の価格がそれよりも高ければやがて下がるだろうから "売り" です．逆の場合には当然 "買い" です．最も基本的な株価の分析となります．
工場などで行程の管理をしている方は，連というのをご存じでしょう．何かの物理量を測定しているとき，真の平均値があるとき，その真の平均値を七回連続で上回ったり，下回ったりすればそれは "異常" です．上回るまたは下回る確率をそれぞれ 50 % とすると，0.5 の七乗 すなわち，1/128 となり，そのような現象が起こる確率は 1 % 以下であるため，元あった平均値がずれたと考えられるという考え方です．
Ｊリーグの対戦成績の単に集計を眺めるだけでなく，その推移を眺めていくと，なかなか面白い．各チームの他のチームとの対戦成績を集計すると，ホームとアウェイを比べると明らかな差があることも少なくない．
ホームとアウェイ別の過去五試合の勝率の推移を集計していくと，やっぱり回帰現象が見られます．簡単に言ってしまえば，連勝が続くほど次に負ける確率が高い．連敗が続くほど次に勝つ確率が高くなります．
鹿島や横浜などは強豪です．このようなチームに過去の勝率が悪いチームは少なくない．でも，全敗というわけでもない．じゃあ，どんな時に勝っているかというと，意外と好調な時ではなく，連敗が続いているときなのです．そして，苦手なチームに勝った後，勢いに乗って他のチームにも連勝して，本来の勝率に戻していくチームが多いように見えます．なかなか面白いですね．
各サイトでは，トトカルチョのために様々な集計データを残してくれています．単に過去の累計でなく，上記のような勝率の推移なんかも参考にしてみてはいかがでしょうか ?