ゲームにEloレーティングシステムを実装しました。プレイヤー数に制限はありません。プレイヤーは常にゲームに参加できるので、プレイヤーの数はおそらく徐々に増加します。
この事実のため、Elo値を正確に計算する方法は重要ではありません。チームAがチームBに勝った場合、AのEloの勝利はBのEloの損失に等しくなります。
したがって、評価システムの開始値に関して問題があります。
私は何をすべきか？手伝って頂けますか？前もって感謝します！
ゼロから始めて、表示されたスコアにファッジファクターを追加してゼロより上に保つことも、1000から始めることもできます。これらは同じものです。はい、開始点が1000の場合、システム内のELOポイントの総数は増加しますが、プレーヤーごとの平均数は常に同じで、平均で1000になります。Eloの開始値は常に現在の平均です。ELOはゼロサムゲームであり、プレーヤーAが失ったポイントはプレーヤーBが獲得します。
開始点を1000に設定すると、基本的に言っているのは、平均的なプレーヤー=1000ポイントです。初期プレーヤー（ベータテスター？）のクローズドグループでは、これは真実であり、そのグループ平均= 1000内です。しかし、ゲームが時間とともに向上するものである場合、クローズドグループ平均プレーヤーは、そうでない人と比較して高度なスキルを身に付けます。遊んだ。
ここで、新しいプレーヤーに1000を割り当てると、新しい平均プレーヤー=既存の高度なスキルを持つ平均プレーヤーと言います。これは真実ではありません。彼らはあなたの元のクローズドグループよりもはるかに熟練していない可能性があります。したがって、新しいプレーヤーはポイントを失い、高度なスキルを持つプレーヤーは=>インフレを獲得します。あなたがする必要があるのは、新しいプレーヤーのスキルを正確に評価し、彼らの実際のスキルにもっと一致するランキングを彼らに割り当てることです。これは、彼らのスキルを感じるまで、最初のxゲームの「暫定ランキング」を割り当てることで行うことができます。暫定的にランク付けされた場合、彼らのELOスコアのみが変更され、彼らがプレイする人々のスコアは変更されません。彼らが実際のシステムに参加すると、スコアリングされたELOにもたらすポイントは、実際のスキルとほぼ同じになり、劇的に上下することはありません=>
要するに：暫定ランキング
このサイトはイロレーティングシステムを使用していました。1200から始まります
http://gameknot.com/help-answer.pl?question=29から取得
GameKnotレーティングシステムは、固定K=20および以下の変更を加えたEloレーティングシステムに基づいています。
最初の20ゲームは、Webサイトでプレーヤーの評価を確立するために使用されます。最初の20試合中、プレーヤーのレーティングは、すべての対戦相手のレーティングの平均として計算されます。勝った場合は+400、負けた場合は-400で、引き分けの場合と同じです。暫定レーティングのプレイヤーと対戦する場合、+/-200ポイントが使用されます。PLayerの評価は、最初の20ゲームの間は暫定的なものであり、その後確立されます。プレーヤーの評価は、最初の5つの評価されたゲームの間1200に等しいと見なされます。
タイムアウトは、ゲームで少なくとも3つの移動が行われた場合にのみ勝利としてカウントされます（移動の数に関係なく、タイムアウトしたプレーヤーの損失は常にカウントされます）。
ゲームの開始時と終了時の2つの評価のうち高い方が、ゲーム終了後の評価調整を計算するために使用されます。
たとえば、最初の20のレーティングゲーム中に3つのゲームをプレイし、暫定レーティングの1200プレーヤーに対して勝ち、確立されたレーティングの1400プレーヤーに対して勝ったが、確立されたレーティングの1600プレーヤーに対して負けた場合、レーティングは次のようになります。 + 200）+（1400 + 400）+（1600-400））/ 3 = 1467
または、最初の20のレーティングゲームで、暫定1200に勝ち、確立された1400に勝ち、暫定1600に負け、1500に引き分けた場合、レーティングは（（1200 + 200）+（1400 + 400）+（1600）になります。 --200）+ 1500）/ 4 = 1525
Eloは、2人のプレーヤーまたはチームのレーティングの違いに取り組んでおり、実際の値は関係ありません。好きな番号から始めることができます。私はFacebookScrabbleLeagueのシステムを実行しており、開始値は5000で、他のScrabble評価システムと区別するためです。
インフレは、過大評価された新参者が経験豊富なプレーヤーにポイントを失ったことによるものではありません。インフレは、平均以下の評価を持つ人々がシステムを離れることから生じます。これは、高評価のプレーヤーが引退してシステムからポイントを奪うためにデフレが問題となる実際のチェスとは異なり、オンラインゲームで発生する傾向があります。
しかし、あなたはインフレについて心配する必要がありますか？重要なのは、現在のプレーヤーのパフォーマンスを過去の数字と比較したい場合だけです。オンラインゲーマーが直面する可能性のある問題ではありません。インフレを心配していても、簡単に修正できます。現在のすべてのプレーヤーの平均評価を見つけて、開始値と比較します。高すぎる場合は、全員の評価を下げて、元の位置に戻します。私の経験では、評価期間ごとに1または2ポイントの削減はトリックを行い、打ちのめされて戻ってこない多くの新規参入者を説明します。
多くのシステムは、彼らが彼らのレベルをより速く見つけるために、より高いK値を新参者に与えます。
もう1つのアプローチは、最初の評価期間をプレイするまで新規参入者を評価しないことです。その時点で、Eloが結果を正しく予測するために必要だったとしたらどうなるかに基づいて評価を計算します。評価されていないすべてのプレーヤーが一緒にいる場合、これは不可能であり、トーナメントに複数の新規参入者がいる場合、（私は）再帰を伴うでしょう。また、Eloのゼロサムの原則を損ない、インフレを測定する能力を失います。しかし、このシステムを使っている人と話すと、実際には「すべてが均等になる」と言われます。
また、過去4年間にプレイした732ゲームのうち21ゲームを除くすべてを失った決意のあるプレーヤーが1人いて、彼のEloはまだ約4100です。各ラウンドで失うレーティングポイントは急速にゼロに近づいています。
それが有用かどうかはわかりませんが、Mark Glickmanのレーティングページでは、Eloレーティング、その低下などに関するいくつかの問題について説明しています（最後の数段落を参照）。彼のレーティングシステムであるGlickoシステムも参照してください。これは、再生頻度を説明しているようで、レーティングの信頼性について説明しています。最後に、彼の研究ページには、評価とその信頼性について論じた多くの論文があります。
お役に立てば幸いです。
たぶん、ポイントがスターターを下回らないようにして、彼の損失額をいくつかの「ポケット」に入れてください。
プレイヤーが0から始まるとしましょう。1人のプレイヤーはelo0を持ち、10ポイントを失います。彼は何も失うことはなく、このポイントはいくつかのポケットに行きます。次に、プレーヤーが次のゲームに勝ち、11ポイントを獲得したと想像してみましょう。それらの11ポイントを取得する代わりに、彼は1ポイントを取得します。そして今、彼の「ポケット」は0ポイントになります。
私は皆をある正のポイント値（10、100、1000、それは問題ではありません）から始めます。比較的能力のある2人がお互いにプレーすると、スコアは期待どおりにトレードされます。集中する必要があるのは、2人のプレーヤー間のある種の相対的な能力です。
ゲームの後半で、私が25000ポイントを獲得し、あなたが100のn00bであるとします。私はあなたを倒し、何も得られず、あなたは何も失いません。なんで？n00bを作成したばかりなので、それが理由です。新しいプレーヤーが最初のプレーヤーを倒すという利点はないはずです。また、あるポイント範囲内であっても、特定の時間範囲内で特定のプレーヤーから非常に多くのポイントを獲得できるようなものを実装する必要があります。
明らかに、これはゲームの存続期間を通じて継続的に調整されるものになります。
インターネット上のほとんどのELOのようなシステムには、格付けの這い上がりの問題があると思います。
すべての新しいプレーヤーがゼロの評価で始まると仮定します。LousyPlayerはダースのゲームを失い、彼の評価はゼロをはるかに下回ります。彼がブラウザをクリアし、新しいメールアドレスで新しいアカウントを登録し、最初からやり直すのを妨げるものは何ですか？
これが可能であれば、ランクの低いアカウントは休耕し、実際の平均評価を上げます。