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運分析データ集計中Mリーグ 運分析
Mリーグ 2022-23シーズン 通算 運分析
運指数(配牌/引き/避)と 実成績 のズレから実力型 /運活かせず型 を抽出。
2022-23通算エンタメ指標
※ 運指数は公式記録ではなく、公開データから独自に算出したエンタメ指標です。選手の実力を否定する意図はありません。
※ 押し中・手詰まり・ベタオリ中の通り牌が引けず放銃するなどの「事故放銃」は評価対象外です。
対象選手
32人
10試合以上
運の寄与 R²
23%
β=0.48 / 残り77%は実力+他
最大上振れ
+0.38
運差σ (実力寄与)
最大下振れ
-0.40
運差σ (運活かせず)
実力 vs 運 散布図
X=ポイント/試合 / Y=運指数 (50=平均)チーム
右上: 実力&運
高pt × 高運
左上: 運活かせず
低pt × 高運
右下: 実力型
高pt × 低運(運に頼らず)
左下: 不振
低pt × 低運
実力型 TOP5
運の期待を超えて pt を稼いだ選手
運活かせず型 TOP5
運の期待より pt が伸びなかった選手
運がいい選手 TOP5
運指数(配牌/引き/避)の合成偏差値 高い順
運の軸別 TOP3 / WORST3
配牌運 / 引き運 / 避運 を単独で偏差値化したランキング運がいい TOP3
運が悪い WORST3
配牌運 = 配牌シャンテン(反転)/良配牌率/配牌ドラ。引き運 = 一発率/裏ドラ率/有効ツモ率。避運 = 被ツモ率/被ツモ失点/親被ツモ率(いずれも反転)。 各軸単独で z-score 平均→偏差値化 (50=平均、60=上位16%)。
計算モデル (v8)
1. ポイント/試合: 合計pt ÷ 試合数 (順位点込み)。 ラス回避・トップ取り技術も評価対象に含める。
2. 線形回帰: 全選手で ポイントz = β × 運指数z を推定 (β=0.484)。運が pt に与える期待効果を算出。
3. 運加算分 (pt 単位): β × 運指数z × σpt × 試合数 × shrink。 luck で説明される pt の上振れ・下振れ累計。 上位選手ほど運の効果が強く乗る。
4. 運除外pt: 合計pt − 運加算分。 「運要素を控除した、 実力で稼いだ pt」。 +なら運以上に稼ぐ実力型、 −なら運を活かせず。 R² 連動 shrinkage で luck が pt をあまり予測しないシーズンは控除を弱め (low-R² の過信防止)。
運指数: 引き運 (ツモ運(配牌補正済)/一発率/裏ドラ乗せ率/裏ドラ枚数) + 配牌運 (シャンテン/良配牌率(≤2)/悪配牌率(≥5)/大ドラ配牌率(≥3)/配牌ドラ) + 避運 (被ツモ率/被ツモ失点/親被ツモ率/リーチ対決運) の3軸を等ウェイト (1:1:1) で z-score 合成偏差値化。50=平均、60=上位16%。最低10試合以上の選手のみ対象。
▼ もっと詳しく (運指数と運加算分の関係 / shrinkage / 通算 vs 各シーズン)▲ 折りたたむ
運指数と運加算分のざっくり対応: 運加算分の ±0 になる境目は 母集団平均 (= そのシーズン × stage の対象選手の運指数平均) で、 50 ぴったりとは限らない (シーズンによって 49〜51 で微変動)。 母集団平均からの差 (= luck_z) × 試合数 × β × σ_pt × shrink で運加算分が決まる。 よって 同じ運指数でも試合数が多い選手ほど magnitude が大きく出る (累積影響)。
例: 通算 regular の母集団平均は 49.93。 運指数 49.47 (= 仲林圭) は平均から -0.21σ。 単独では小さい差だが 109 試合 × shrink 0.57 で増幅されて運加算分は -41pt。 一方 運指数 49.91 (= 堀慎吾) は平均ほぼぴったりなので 178 試合あっても運加算分は -3pt。
shrinkage = 信頼度ペナルティ。 式は
shrink = effective_n / (effective_n + 20)、 effective_n = games × R²。 0=運加算分を 0 に圧縮 (信頼しない)、 1=式そのまま (完全信頼)。 サンプル少 / R² 低だと「運→pt 関係がたまたま見えてる可能性」 を考慮して控えめに評価する。通算と各シーズンで運加算分が一致しない理由: 通算 (stage=all) は per-season の和ではなく、 通算データを 1 個の母集団として再回帰した結果。 試合数が桁違いに多い (例: 30試合 → 237試合) ので shrinkage が緩く (0.18 → 0.74)、 結果として通算の運加算分は per-season 和より大きく出るのが正常 (= 多サンプルで運の偏りが統計的に確定するほど magnitude が増す挙動)。
セミ + ファイナル の運加算分: ステージ単独だと試合数 (3〜8) が少なく β / R² がノイズで潰れるため、 結合 β / R² (= regular と postseason の選手数加重平均) と結合試合数 (regular + postseason) を母数にした shrinkage で算出。 通算 view では各選手の regular + postseason 運加算分を合算して表示。
※ 運指数は公式記録ではなく、公開データから独自に算出したエンタメ指標です。選手の実力を否定する意図はありません。
運分析まとめ(2022-23シーズン通算)
全チーム・全選手の運指数 (配牌 / 引き / 避) と 運除外pt を 1 行ずつ要約。 運の偏りと実力 pt の対応関係をテキストで一覧できるサマリ。
全チームの運分析まとめ (8チーム・2022-23シーズン通算)
KONAMI 麻雀格闘倶楽部の2022-23シーズン通算における平均運指数は50.9、 所属4名・通算130戦の運除外pt 合計は+616pt で運以上にチーム全体で稼ぐ実力型。
渋谷ABEMASの2022-23シーズン通算における平均運指数は51.6、 所属4名・通算130戦の運除外pt 合計は+576pt で運以上にチーム全体で稼ぐ実力型。
EX風林火山の2022-23シーズン通算における平均運指数は50.3、 所属4名・通算130戦の運除外pt 合計は+328pt で運以上にチーム全体で稼ぐ実力型。
TEAM RAIDEN / 雷電の2022-23シーズン通算における平均運指数は48.6、 所属4名・通算130戦の運除外pt 合計は-8pt で運と成績がほぼ釣り合うバランス型。
U-NEXT Piratesの2022-23シーズン通算における平均運指数は51.5、 所属4名・通算114戦の運除外pt 合計は-120pt で運を pt に変換できず伸び悩む運不足型。
KADOKAWAサクラナイツの2022-23シーズン通算における平均運指数は50.6、 所属4名・通算114戦の運除外pt 合計は-396pt で運を pt に変換できず伸び悩む運不足型。
赤坂ドリブンズの2022-23シーズン通算における平均運指数は46.0、 所属4名・通算94戦の運除外pt 合計は-415pt で運を pt に変換できず伸び悩む運不足型。
セガサミーフェニックスの2022-23シーズン通算における平均運指数は50.8、 所属4名・通算94戦の運除外pt 合計は-594pt で運を pt に変換できず伸び悩む運不足型。
全選手の運分析まとめ (32名・2022-23シーズン通算)
園田賢選手の2022-23シーズン通算における運指数は46.5 (配牌42 / 引き44 / 避57)、 35戦の運除外pt は+304pt で運以上に稼ぐ実力型。
本田朋広選手の2022-23シーズン通算における運指数は50.5 (配牌46 / 引き55 / 避54)、 37戦の運除外pt は+277pt で運以上に稼ぐ実力型。
松本吉弘選手の2022-23シーズン通算における運指数は53.5 (配牌51 / 引き60 / 避54)、 35戦の運除外pt は+252pt で運以上に稼ぐ実力型。
伊達朱里紗選手の2022-23シーズン通算における運指数は54.5 (配牌63 / 引き46 / 避51)、 31戦の運除外pt は+225pt で運以上に稼ぐ実力型。
勝又健志選手の2022-23シーズン通算における運指数は49.2 (配牌40 / 引き55 / 避53)、 35戦の運除外pt は+221pt で運以上に稼ぐ実力型。
佐々木寿人選手の2022-23シーズン通算における運指数は50.8 (配牌49 / 引き45 / 避43)、 35戦の運除外pt は+215pt で運以上に稼ぐ実力型。
白鳥翔選手の2022-23シーズン通算における運指数は51.7 (配牌50 / 引き46 / 避60)、 36戦の運除外pt は+184pt で運以上に稼ぐ実力型。
瑞原明奈選手の2022-23シーズン通算における運指数は49.7 (配牌44 / 引き52 / 避50)、 25戦の運除外pt は+162pt で運以上に稼ぐ実力型。
高宮まり選手の2022-23シーズン通算における運指数は52.6 (配牌53 / 引き54 / 避47)、 31戦の運除外pt は+156pt で運以上に稼ぐ実力型。
松ヶ瀬隆弥選手の2022-23シーズン通算における運指数は51.0 (配牌44 / 引き50 / 避52)、 38戦の運除外pt は+146pt で運以上に稼ぐ実力型。
