Morat ću poslati M. Kovačiću mail - još prije par godina mi je slao algoritam s kojim je radio pa da vidim je li ostao isti (ta formula je bila stvarno jednostavna). Ono što me zanima je koliki u formuli utjecaj imaju gemovi i setovi, a koliko sama pobjeda ili poraz. Okvirna procjena mi je
MIN 80-20 za gemove/setove.
Samo modeliranje ovdje nije teško (bar mi se ne čini, neka me slobodno/rado neko ispravi, bar ću nešto naučiti) - recimo uzmeš 100+ igrača i njihovih 1000+ mečeva, kreneš od nule i napraviš model, i onda testiraš model na predviđanje npr. 250+ mečeva. Moram priznati da itekako sumnjam da je točnost modela (u slučaju limitiranog broja mečeva za izradu modela + faktora povezanih s igračima) preko 80 - 85%, a nekako mi logički izgleda da određeno pojačanje parametra pobjede/poraza može spustiti točnost modela za više od 5 max 10% (iako nekad matematički rezultati modeliranja znaju neugodno iznenaditi). Pa mi se u slučaju realne amaterske ligi (fizikalni način razmišljanja,
NE matematički) čini da bi pobjeda trebala ipak imati nešto veći utjecaj u formuli
AKO se ELO rejting koristi za rang listu: npr. česti primjer bi bio - ne izgleda mi pošteno da pobjeda 76 76 protiv direktnog konkurentna s vrlo sličnim ELO rejtingom za sam rejting doprinosi skoro ništa obojici.
Vedrane - Prince algoritam u tom pogledu zvuči banalno loše i nerazvijeno
Znači sve ovo je moja poluprofesionalna znatiželja nastala čisto dobronamjerno u razmišljanju o budućnosti GDSI lige.
Kad kažeš Danko da je ovo najrealniji pokazatelj vrijednosti igrača, o tome se može itekako diskutirati s argumentima za i protiv. Naravno, s obzirom da si imao veliki problem sa slaganjem liga na proljeće, ova metoda će vjerojatno donijeti spas pri slaganju i pokazati se mnogo jednostavnija.