| 変数名 | 内容 | 備考 |
|---|---|---|
| ID | ||
| No | 回 | |
| Year | 開催年 | |
| Rank | 最終順位 | |
| Name | コンビ名 | |
| Company | 所属事務所名 | |
| Entry_No | エントリー番号 | |
| Since | コンビ結成年 | |
| No_Finals | これまでの決勝進出回数 | 当該年を除く |
| Catchphrase | キャッチフレーズ | |
| Final | 最終決戦進出有無 | |
| Order10 | 決勝における入場順番 | |
| Order3 | 最終決戦における入場順番 | 最終決戦に進出しなかったコンビは欠損値 |
| Score10 | 決勝における評価 | |
| Score3 | 最終決戦における評価 | 最終決戦に進出しなかったコンビは欠損値 |
| No_Reviewer | 審査委員数 |
Wikipedia「M-1グランプリ」
library(tidyverse)
library(marginaleffects)
df <- read_csv("M1_Grand_Pix.csv")
df <- df |>
mutate(Zombie = if_else(Catchphrase == "（敗者復活）", 1, 0),
Winner = if_else(Rank == 1, 1, 0))
fit1 <- glm(Final ~ Order10 + Since + No_Finals + Zombie,
data = df, family = binomial("logit"))
summary(fit1)Call:
glm(formula = Final ~ Order10 + Since + No_Finals + Zombie, family = binomial("logit"),
data = df)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 42.86406 52.81898 0.812 0.41706
Order10 0.19528 0.06671 2.928 0.00342 **
Since -0.02248 0.02636 -0.853 0.39382
No_Finals 0.32239 0.13046 2.471 0.01347 *
Zombie 0.18055 0.53886 0.335 0.73758
---
Signif. codes:
0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 222.45 on 178 degrees of freedom
Residual deviance: 205.76 on 174 degrees of freedom
AIC: 215.76
Number of Fisher Scoring iterations: 4
bar_df1 <- df |>
group_by(Order10) |>
summarise(Mean_Final = mean(Final))
fit1 |>
predictions(newdata = datagrid(Order10 = 1:10)) |>
ggplot(aes(x = Order10, y = estimate)) +
geom_bar(data = bar_df1, aes(x = Order10, y = Mean_Final),
stat = "Identity", fill = "gray70") +
geom_pointrange(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high)) +
geom_line() +
scale_x_continuous(breaks = 1:10, labels = 1:10) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 1)) +
labs(x = "出場順番", y = "最終決戦へ進出する確率",
title = "M-1グランプリ (第1回〜第19回)") +
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3") +
theme(panel.grid.minor = element_blank(),
text = element_text(size = 16))
fit2 <- glm(Winner ~ Order3 + Since + No_Finals + Zombie,
data = df, family = binomial("logit"))
summary(fit2)Call:
glm(formula = Winner ~ Order3 + Since + No_Finals + Zombie, family = binomial("logit"),
data = df)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 126.1479 100.0296 1.261 0.207
Order3 0.5540 0.3815 1.452 0.146
Since -0.0636 0.0500 -1.272 0.203
No_Finals -0.3187 0.2278 -1.399 0.162
Zombie -1.1556 0.9552 -1.210 0.226
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 71.743 on 55 degrees of freedom
Residual deviance: 66.207 on 51 degrees of freedom
(123 observations deleted due to missingness)
AIC: 76.207
Number of Fisher Scoring iterations: 4
bar_df2 <- df |>
group_by(Order3) |>
summarise(Mean_Winner = mean(Winner)) |>
drop_na()
fit2 |>
predictions(newdata = datagrid(Order3 = 1:3)) |>
ggplot(aes(x = Order3, y = estimate)) +
geom_bar(data = bar_df2, aes(x = Order3, y = Mean_Winner),
stat = "Identity", fill = "gray70") +
geom_pointrange(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high)) +
geom_line() +
scale_x_continuous(breaks = 1:10, labels = 1:10) +
coord_cartesian(ylim = c(0, 1)) +
labs(x = "出場順番", y = "優勝する確率",
title = "M-1グランプリ (第1回〜第19回)") +
theme_minimal(base_family = "HiraKakuProN-W3") +
theme(panel.grid.minor = element_blank(),
text = element_text(size = 16))
- 2023年12月24日: 第19回 (2023年)のデータを追加
- 2022年12月19日: 第18回 (2022年)のデータを追加、所属事務所名を追加
- 2021年12月20日: 第17回 (2021年)のデータを追加
- 2020年12月21年: 公開