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    • Elo Rating System 이란?

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      • 세상의모든계산기
      • 2017.11.17 - 19:31 2016.03.29 - 13:42 3800 3

    1. 정의

    승/패로 나뉘는 시합에 있어서, 선수의 실력을 (승/패, 승률에 따라) 점수화하여 순위를 매기는 방식.


    https://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system


    https://namu.wiki/w/Elo%20%EB%A0%88%EC%9D%B4%ED%8C%85

     

    2. 특징

    1. 이기면 레이팅이 오른다.
      레이팅이 자기보다 높은 사람에게 이기면 확 오른다. 
      레이팅이 자기보다 낮은 사람에게 이기면 조금 오른다.
    2. 지면 레이팅이 떨어진다. 
      레이팅이 자기보다 높은 사람에게 지면 조금 떨어진다. 
      레이팅이 자기보다 낮은 사람에게 지면 많이 떨어진다. 
    3. 이기고 레이팅이 떨어진다거나, 지고 레이팅이 올라간다거나 하는 일은 절대 없음!

    1. 레이팅을 기반으로 플레이어간 상대 승률을 추정할 수 있다. 
      TI-Nspire CAS Student Software_2017-10-20_17-24-37.png​​​

     

    경기 결과에 따른 레이팅 변화 

    R_{A}^{\prime }=R_{A}+K(S_{A}-E_{A}).
    ㄴ Ra :  기존 레이팅
    ㄴ K : factor
    ㄴ Sa : 실제 획득 점수 (승=1, 무승부=0.5, 패=0)
    ㄴ Ea : 기대 획득 점수 (=Elo 기반 승률)


    512px-Elo_rating_graph.svg.png
    <검은 색 곡선은 y축_좌 승률, 브라운(K=32)과 레드(K=16) 곡선은 y축_우 점수변공>

    Graphs of probabilities and Elo rating changes (for K=16 and 32) of expected outcome (solid curve) and unexpected outcome (dotted curve) vs initial rating difference For example, player A starts with a 1400 rating and B with 1800 in a tournament using K = 32 (brown curves). The blue dash-dot line denotes the initial rating difference of 400 (1800 - 1400). The probability of B winning, the expected outcome, is 0.91 (intersection of black solid curve and blue line); if this happens, A's rating decreases by 3 (intersection of brown solid curve and blue line) to 1397 and B's increases by the same amount to 1803. Conversely, the probability of A winning, the unexpected outcome, is 0.09 (intersection of black dotted curve and blue line); if this happens, A's rating increases by 29 (intersection of brown dotted curve and blue line) to 1429 and B's decreases by the same amount to 1771.

    • 플레이어 A = 1400, 플레이어 B = 1800, 점수(rating)차이 400.
    • K=32 인 것으로 계산시
      B가 이기면 Expected 해당 (확률 0.91 = 91%)
      A 점수 3점 깍임 = 1400 - 3 = 1397
      B 점수 3점 오름 = 1800 + 3 = 1803

      A가 이기면 Unexpected 해당 (확률 0.09 = 9%)
      A 점수 = 1400 + 29 = 1429
      B 점수 = 1800 - 29 = 1771

     

    3. 장/단점

    장점

    • 가장 현실적인 비교수단이다

    단점

    • rating 인플레이션(디플레이션)이 있을 수 있다? (논란 있음) 논문, 링크1, 링크2
    • A vs B 와 B vs C 의 승률을 통해 예측한 A vs C 의 승률이 항상 맞는 것은 아니다.
    Attached file
    빅-32p.png 5.6KB 63TI-Nspire CAS Student Software_2017-10-20_17-24-37.png 7.3KB 88
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    세상의모든계산기 님의 최근 댓글

    진짜 색약 안경은 비싸서 살 생각은 없고, 알리에서 싸구려 구매해서 테스트 해 봤습니다.   프로그램과 비슷한 효과가 있고,  (프로그램과 비교해서) 알리 싸구려 렌즈가 - 숫자 구분이 아주 약간 더 잘 되고 - 붉은 색상이 더 밝습니다. 채도가 높다고 해야하는 것 같네요.    주의할 점은  알리 색약 안경은 일상용으로는 절대 사용 불가입니다.  - 내부 빛반사 방지 코팅이 없어서 내 눈알이 렌즈에 비치고, 그래서 실제로 보여야 할 것과 섞여 보입니다.  - 필터 코팅도 최악이라서 중심부(=마젠타) 주변부(=노랑)으로 서로 다르게 색이 들어옵니다. 전반적으로 그라데이션 발생.  - 외부에서 봤을 때 렌즈색이 튀기 때문에, 티가 많이 납니다.  - 색 구분 면에서는 도움이 될 수도 있지만, 녹색(특정 파장)이 차단되어 LED 신호등의 녹색이 잘 안보일 수 있습니다.  2025 12.24 교점이 2개 이상일때 모든 값을 구하는 법 계산기마다 가능/불가능이 갈릴 수도 있습니다.    ㄴ fx-570 의 solve 는 무조건 한번에 하나씩 찾습니다.   따라서, 2차 3차 방정식처럼 규격화된 수식은 solve 대신 EQN 모드에서 답을 구하는게 좋습니다.    ㄴ TI-nspire 같은 CAS 계산기의 solve 는 수식에 따라서 여러개가 한꺼번에 찾아지기도 합니다.  https://allcalc.org/3448   ㄴ fx-9860G 의 solve는 무조건 1개, solveN 는 수식에 따라 여러개가 찾아질 수 있습니다.  https://allcalc.org:443/board_casio/6005#comment_15889     가능하다면, 불확실할때는 그래프로 확인하세요.  2025 12.16 T가 410인 해를 찾는 방법  -> 초기값을 입력하세요.     [공학용 계산기] 공학용 계산기의 꽃? solve (솔브) 기능 이해하기 (Newton-Raphson 법, 뉴튼법) https://allcalc.org/11532 2025 12.16 참고 - [공학용 계산기] 정적분 계산 속도 벤치마크 비교 https://allcalc.org/9677 2025 12.11 다른 계산기의 경우와 비교 1. TI-nspire CAS  ㄴ CAS 계산기는 가능한 경우 부정적분을 먼저하고, 그 값에 구간을 대입해 최종값을 얻습니다.  ㄴ 부정적분이 불가능할 때는 수치해석적 방법을 시도합니다.    2. CASIO fx-991 ES Plus  ㄴ CASIO 계산기의 경우, 적분할 함수에 따라 시간이 달라지는 것으로 알고 있는데, 정밀도를 확보할 별도의 알고리즘을 채택하고 있는 것이 아닐까 생각되네요.  2025 12.11
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    댓글3

    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2019.01.05 - 16:44 2017.10.21 - 10:52 #21496

      A, B, C 선수만 존재하는 풀을 가정해 보겠습니다.
      C는 A와도 경기를 해 보았고, B와도 경기를 해 보았습니다만, A와 B는 지금까지 직접 경기를 해 본 적이 없습니다.

      1. A의 C에 대한 1:1 승률은 99.959278561331%로 ELO Rating 1356점의 차이가 납니다.
      2. B의 C에 대한 1:1 승률은 91.190530760341%로 ELO Rating 406점의 차이가 납니다.
      3. A는 B보다 Elo Rating 으로 +950 높으므로 승률이 99.580074308528% 가 될 것으로 추정해 볼 수 있지만,  
        막상 A vs B 를 1:1로 붙여보면 A의 승률이 80%에 불과합니다. 
        (B가 A의 특정한 약점을 집요하게 추궁하기 때문이라고 가정해 보겠습니다.) 

      A, B, C의 Elo Rating 을 각각 4500, 3550, 3144 로 설정해 놓고, 
      같은 비율로 충분히 많은 시합을 시킬 경우에 각각의 레이팅은 몇점이 될까요?

      댓글
    • 1
      Profile 0
      세상의모든계산기
      2019.01.08 - 14:17 2017.10.21 - 23:00 #21528

      통계적 접근

      • 1라운드당 3경기로 구성하여 각각 1회씩 대결 (순차적)
        (기대 승률에 기반하여 Random 하게 승/패 결정. 무승부 없음.)
      • 매 경기 직후 ELO Rating 변경 (K=16)
      • 100 라운드(=300경기) 진행 후 A, B, C 의 Rating 값 저장
      • 5000 회 반복하여 통계분석

      10-21-2017 Image001.png
      A : 4500에서 4228.47로 (▼271.53)

      10-21-2017 Image002.png
      B : 3550에서 3768.67로 (▲218.67)

      10-21-2017 Image003.png
      C : 3144에서 3196.87로 (▲52.87)

      • 조정 전 elo 합계 : 4500 + 3550 + 3144 = 11194
      • 조정 후 elo 합계 : 4228.47+3768.67+3196.87 = 11194

       

      Attached file
      10-21-2017 Image001.png 14.1KB 122 10-21-2017 Image002.png 14.1KB 114 10-21-2017 Image003.png 13.9KB 172 elo_simul.tns 103.9KB 110
      댓글
    • 1
      Profile 0
      세상의모든계산기
      2019.01.08 - 14:10 2017.10.21 - 23:02 #21534

      이론적 접근

      이론적으로 계산은 어떻게 해야할지...?

      댓글
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