>>32
予測と名がつくものならなんでも使うだろ。
もっと大きな目で見たらデータを扱う分野だったら
やっておいて損はない。
データといえばサーチエンジンとか。
予測といえば天気予報とか。

勝ちの利益は負けが補う事を考えれば
最良の予測システムができて、それを自分だけで使えるなら
儲かるかもね。
もちろん期待値のはなしね。

で、最初の問いには、
>過去数走のタイム、枠、騎手、その他
をパラメーターとする確率密度関数を作るんだろう。
ようするに
p(過去のタイム、枠、騎手、その他）＝１位になる確率

ニューラルネットが一番手っ取り早そう。