藤井四段のレート(続き)
2017-07-05 藤井四段のレート
敗数が複数になって、Microsoft Excel では扱いづらくなったので、
スクリプトを書いて、より一般的に計算できるようにしてみました。
https://gist.github.com/suchowan/77a44b8658423054a39e742a45ab4180
gem として when_exe 以外に combination_generator も使っているので
あらかじめ
gem install combination_generator
などとしてからスクリプトを実行してください。
現時点での 5% 危険率[1]での下限レートは 1866.5 くらいになりました。
このスクリプトで興味深いのは、敗数 TotalLoss は使っているのに、
「誰に負けたか」の情報を結局使わないで計算できていること。
(特に def def change_rate(rate) が、相手の勝率の総和 - TotalLoss)
これは、2017-07-06 十分統計量に書いたように Bradley-Terry モデル
の特徴です。
[1] スクリプト中で「区間推定」という用語を使っていますが、これは、
90%の確率で区間[1867,2393]だということは意味していません。
そのような意味の区間を求めるには、別途レートの確率分布の仮定
が必要です。→Wikipedia 信頼区間
敗数が複数になって、Microsoft Excel では扱いづらくなったので、
スクリプトを書いて、より一般的に計算できるようにしてみました。
https://gist.github.com/suchowan/77a44b8658423054a39e742a45ab4180
gem として when_exe 以外に combination_generator も使っているので
あらかじめ
gem install combination_generator
などとしてからスクリプトを実行してください。
現時点での 5% 危険率[1]での下限レートは 1866.5 くらいになりました。
このスクリプトで興味深いのは、敗数 TotalLoss は使っているのに、
「誰に負けたか」の情報を結局使わないで計算できていること。
(特に def def change_rate(rate) が、相手の勝率の総和 - TotalLoss)
これは、2017-07-06 十分統計量に書いたように Bradley-Terry モデル
の特徴です。
[1] スクリプト中で「区間推定」という用語を使っていますが、これは、
90%の確率で区間[1867,2393]だということは意味していません。
そのような意味の区間を求めるには、別途レートの確率分布の仮定
が必要です。→Wikipedia 信頼区間
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