2.3. 分析結果

前記事にも記載しているが、今回はまずは全データにおいて近似直線を引き、近似直線からの距離が遠い上振れ、下振れそれぞれ上位2.5%のデータを外れ値とみなし、
当該データを除外したうえで再度近似直線を付与していることに留意

第95回以降　オレンジ色　N=98
第94回以前　青色　N=73

縦軸：6区区間タイム
横軸：出走時10,000mベストタイム

第95回以降　オレンジ色　N=88
第94回以前　青色　N=201

縦軸：7区区間タイム
横軸：出走時10,000mベストタイム

第95回以降　オレンジ色　N=85
第94回以前　青色　N=189

縦軸：8区区間タイム
横軸：出走時10,000mベストタイム

10,000m30分以下は直近5年（オレンジ）の方が全体的に近似曲線は下にあるため、高速化していると言っていいか
厚底導入により、以前よりも差がつきやすい区間になっていることが読み取れる（なぜだろう、遊行寺まででどこまでスタミナを残せているかで、遊行寺での差がつきやすくなった？）

第95回以降　オレンジ色　N=83
第94回以前　青色　N=201

縦軸：9区区間タイム
横軸：出走時10,000mベストタイム

第95回以降　オレンジ色　N=76
第94回以前　青色　N=165

縦軸：10区区間タイム
横軸：出走時10,000mベストタイム

2.4. まとめ

1区：やや高速化、以前より10,000タイムに対する差はつきづらくなっている
2区：シンプルに高速化
3区：高速化、以前より10,000タイムとの相関は大きくなっている
4区：シンプルに高速化
5区：高速化、以前より10,000タイムとの相関は大きくなっている

6区：やや高速化、以前より10,000タイムとの相関は小さくなっている
7区：シンプルに高速化
8区：高速化、以前より10,000タイムとの相関は大きくなっている
9区：シンプルに高速化
10区：シンプルに高速化

予想通り、ほぼ全区間で高速化している
厚底によってトラックタイムも早くなっているが、それ以上にロードのタイムが伸びていることがわかる（トラックもロードもどちらも早くなるだけであれば、近似直線は以前と変わらないはず）

今回は散布図に対する近似曲線の傾きから視覚的に高速化の有無を判断したが、
せっかくなので統計学的検証も実施する（F検定＆t検定）

皆さまからのローデータ提供など、いつでもお待ちしています。。。

箱根駅伝データ分析物語　#２-１：箱根高速化（散布図-往路）