Elo rating system(Elo 打分体系)

本文介绍了一种用于评估和更新竞赛选手评分的数学模型。通过计算参赛者之间的相对胜率来预测比赛结果,并根据实际表现调整选手评分。适用于不同水平的运动员。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

A、B 两个待比较、评价的对象,分别打分为 RARB,则各自获胜的期望值为:

EA=11+10(RBRA)/400.EB=11+10(RARB)/400.

不妨令 QA=10RA/400,QB=10RB/400,则有:

EA=QAQA+QB.EB=QBQA+QB.

1. 基本推论

  • EA+EB=1
  • EAEB=QAQB

2. K-factor

RA=RA+K(SAEA)
  • EA 某次比赛的期望得分;
  • SA 该次比赛的实际得分;
  • K
    • K=16 对于专业运动员(单次比赛影响较小);
    • K=32 对于初级运动员;

    3. 举例

    某运动员当前评分为 1613,其参加了一个 5 轮的锦标赛,结果分别如下:

    • 输给了一个评分为 1609 分的运动员;
      • 11+10(16091613)/400 0.51
    • 赢了一个评分 1477 分的运动员;
      • 11+10(14771613)/400 0.69
    • 赢了一个评分为 1388 分的运动员;
      • 11+10(13881613)/400 0.79
    • 赢了一个评分为 1586 分的运动员;
      • 11+10(15861613)/400 0.54
    • 输给了一个评分为 1720 分的运动员 ;
      • 11+10(17201613)/400 0.35

    则运动员的真实得分为:S=0+0.5+1+1+0=2.5
    运动员的期望得分为:E=0.51+0.69+0.79+0.54+0.35=2.88

    此时运动员的打分为:

    1613+32(2.52.88)=1601
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