Làm thế nào để bắt đầu với xếp hạng và xếp hạng dựa trên dữ liệu cạnh tranh theo cặp?

19

Tôi rất thú vị khi tìm hiểu về cách xếp hạng và xếp hạng các cá nhân trong một nhóm chỉ tương tác / cạnh tranh theo kiểu cặp đôi (nghĩa là các hệ thống như hệ thống xếp hạng ELO cho cờ vua).

Có bất kỳ phương pháp đi đến hoặc phương pháp chính xác và tiên tiến hơn ngoài kia không?
Có gói R nào giúp thực hiện dễ dàng không?
Có phương pháp nào có thể sử dụng thông tin phụ trợ cũng như kết quả của trận đấu / trò chơi không?
Có phương pháp nào có thể sử dụng tốt hơn thông tin về tỷ lệ thắng thay vì thắng / thua không phân biệt?
Tôi nên tìm kiếm gì trong tài liệu?

— dcl
nguồn

13

Về "cách thực hiện trong R", gói prefmod http://cran.r-project.org/web/packages/prefmod/index.html có nghĩa là để phân tích sở thích với so sánh, xếp hạng và xếp hạng được ghép nối. Nó phù hợp với các mô hình và mô hình mẫu của Bradley-Terry với các đồng biến đối tượng và chủ đề. Xem câu trả lời của tôi ở đây Làm thế nào để phù hợp với mô hình Bradley của Terry Terry Luce trong R, mà không có công thức phức tạp? cho một đoạn giới thiệu ngắn hoặc bài viết này http://www.jstatsoft.org/v48/i10 để biết thêm thông tin.

— Mẹ ơi
nguồn

1

R

$R$

8

Tôi vừa hoàn thành một cuốn sách khá hay về chủ đề đó. Nó thảo luận về ELO cũng như nhiều phương pháp xếp hạng khác như Massey, Colley và Keener's. Hầu hết các phương pháp trong cuốn sách sử dụng các trận đấu thể thao làm ví dụ và sử dụng cả thắng / thua và tỷ lệ thắng làm đầu vào.

— James
nguồn

4

Một đánh giá về cuốn sách này của @ Xi'an.

4

Kể từ khi đặt câu hỏi này, tôi thấy rằng tôi đã gặt hái được nhiều thành công với gói PlayerRatings cho R. Nó giúp tạo ELO / Glicko và phương pháp xếp hạng hiệu suất của các tác giả rất dễ dàng.

— dcl
nguồn

2

Cuốn sách này không hoạt động với lề nhưng cung cấp lý thuyết về các nhóm xếp hạng dựa trên so sánh được ghép nối. Phương pháp so sánh ghép đôi của Herbert A. David http://www.amazon.com/Method-Paired-Comparisons-Statistic-Monograph/dp/0852640137/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1340424897&sr= Phương thức + + của + ghép nối + so sánh

Về tỷ lệ lợi nhuận chiến thắng, tôi tin tưởng một số phương pháp máy tính được sử dụng cho BCS kết hợp các phương pháp so sánh được ghép nối như mô hình Bradley-Terry với tỷ lệ lợi nhuận chiến thắng.

— Michael R. Chernick
nguồn

Chúc mừng tôi sẽ nhìn vào họ.

— dcl

5

@dcl Nếu bạn quan tâm đến các mô hình Bradley-Terry, hai gói R hữu ích là BradleyTerry và BradleyTerry2 được tạo bởi David Firth .

2

Tôi muốn nói thêm rằng việc sử dụng tỷ lệ lợi nhuận chiến thắng trong bảng xếp hạng đang gây tranh cãi bởi vì nó có thể là một yếu tố chiến lược hơn là một thước đo thực sự của kỹ năng. Một số huấn luyện viên sẽ không để đội của họ tăng điểm sau khi có được sự dẫn dắt thoải mái trong khi những người khác có thể cố tình cuộn nó lại để giúp với thứ hạng của họ. Điều này rất phổ biến trong bóng đá đại học.

— Michael R. Chernick

2

Các văn bản David là một trong những cổ điển rất tốt để xem xét. BCS đã không cho phép biên độ chiến thắng được đưa vào bảng xếp hạng máy tính trong vài năm nay.

— Đức hồng y

1

Thật thú vị khi xem các phương pháp này không liên quan đến chiến thắng so với các hệ thống hiện đại hơn được thiết kế cho cờ vua và các trò chơi khác, ví dụ như Glicko, cờ vua và trueskill.

— dcl