Я, как и большинство, с первого раза прочитал эту задачу неправильно.
Но мне стало интересно немного другое. В твоем и Сережином варианте, от разницы в силе игры ничего не зависит. И это меня огорчает. Хочется добавить условие, чтобы для каждой заданной вероятности p<75% существовал игрок D проигрывающий игроку А с вероятностью p
( ... )
Я тут главное, чего не понимаю, -- это мотивации. :)
Умение играть белыми и чёрными разделить, безусловно, было бы хорошо, но мы же будем знать заранее, кто чем играет, и в твоей модели это всё равно что просто два разных игрока.
В том же ЧГК, с другой стороны, можно придумать латентные факторы у вопроса, которые бог знает что значат и бог знает чему равны, но тогда это, наверное, совсем другая модель получится.
Ну в описанном мной варианте, это действительно два независимых человека, но можно говорить о общем рейтинге и поправке на белость. Тогда победа за черных повышает и рейтинг в игре за белых. А так да, я просто пришел к тому что хочется придумать хорошие функции вычисляющие вероятности по рейтингам. Ну то есть, что у нас будет хорошо учится и предсказывать. То есть я пытаюсь придумать преобразование вроде probit или logit которое даст удобную регрессию. :-)
В шахматах первый сильней второго, второй сильнее третьего. В шашках 2>3>1 В го 3>1>2.
Игра - суммарный зачет побед. Остается аккуратно рассчитать, какая должна быть разница сил в одиночных играх (в виде вероятности победы), чтобы итоговый результат был 75% в каждой паре игроков.
Comments 37
Но мне стало интересно немного другое. В твоем и Сережином варианте, от разницы в силе игры ничего не зависит. И это меня огорчает. Хочется добавить условие, чтобы для каждой заданной вероятности p<75% существовал игрок D проигрывающий игроку А с вероятностью p ( ... )
Reply
Умение играть белыми и чёрными разделить, безусловно, было бы хорошо, но мы же будем знать заранее, кто чем играет, и в твоей модели это всё равно что просто два разных игрока.
В том же ЧГК, с другой стороны, можно придумать латентные факторы у вопроса, которые бог знает что значат и бог знает чему равны, но тогда это, наверное, совсем другая модель получится.
Reply
А так да, я просто пришел к тому что хочется придумать хорошие функции вычисляющие вероятности по рейтингам. Ну то есть, что у нас будет хорошо учится и предсказывать.
То есть я пытаюсь придумать преобразование вроде probit или logit которое даст удобную регрессию. :-)
Reply
Reply
В шахматах первый сильней второго, второй сильнее третьего.
В шашках 2>3>1
В го 3>1>2.
Игра - суммарный зачет побед.
Остается аккуратно рассчитать, какая должна быть разница сил в одиночных играх (в виде вероятности победы), чтобы итоговый результат был 75% в каждой паре игроков.
Reply
Reply
Leave a comment