按游戏数量计算的加权赢率百分比

我正在为游戏网站上的用户创建排名系统。按游戏数量计算的加权赢率百分比

该系统应该基于一个加权胜率，其中加权元素是所玩游戏的数量。

例如：

55胜2个负= 96％的胜率

1胜0负= 100％的胜率

第一记录应该排名更高，因为它们具有更高胜数。我敢肯定，数学是超级简单的，我只是无法用头围住它。谁能帮忙？

来源

2011-09-22 Dave Chenell

ELO更彻底，因为它打进一个双赢或亏损时，会考虑对手的实力，但如果对手是随机匹配的简单和很有效果的方法是：

（所有玩家胜+常数*的平均主胜％） /（胜利+损失+常量）

所以用0个游戏公式就是所有玩家的平均值，当你增加玩的游戏数时，公式收敛于实际记录。常数决定了它的速度有多快，你可能会选择5到20之间的东西。

来源

2011-09-22 04:05:34 AronMiller

-1

是的，这是“超简单”：

Percentage = Wins * 100.0/(Wins + Losses)

四舍五入到整数您通常使用round或Math.round（但你没有指定的编程语言）。

值可以在胜场数进行加权，使用给定的比例：

Rank = Wins * Wins/(Wins + Losses)

但也有其他系统能够理解这个问题更好，像的Elo（见我的评论）。

来源

2011-09-22 03:32:11

嘿谢谢你的答案。我认为这是赢得比例的基本公式，但它没有考虑到加权因素。 1 * 100/1 = 100因此高于第一个记录。也许我的最终排名单位不应该是这个百分比，而是我通过某个过程提出的一个整数？ –

那么，什么可以被认为是一个重量？所玩游戏的数量不会是因为这已经反映在我的答案中的赢钱比例。我想说一个更好的分量就是玩家对抗对手的技能水平（例如赢盘比率）。但是这个问题已经被解决了，例如，在Elo排名系统中（对该词进行网络搜索）。 –

当然，我会检查出Elo。我一直在看RPI和BCS作为运动的例子。我想我会做更多的思考如何以及为什么我要这样做，并回到你身边。谢谢您的帮助。 –

另一种可能性是我对How should I order these “helpful” scores?的回答。基本上，使用胜数来确定玩家赢得比赛的可能性的可能范围，然后取低。这使55-2击败1-0的任何合理的选择的置信水平。（没有理由不这样做，我建议将其设置为50％ - 详细信息请参阅帖子，其实很简单。）

作为一个小技术，我已经看到了一些建议使用Wald间隔而不是Agresti-Coull。实际上，他们对于大量投入产生相同的结果。但是如果游戏的数量可能很小，那么有很好的理由选择Agresti-Coull。（顺便说一句，我自己想出了这个想法，尽管我不是第一个—，只是后来发现它有点标准。）

来源

2011-09-22 05:50:22 Charles

分数=（每胜分数）*（数字）（损失点数）*（损失数量），其中每胜的点数是正数，每点损失的点数是负数，选择适合您的应用程序。

来源

2011-09-22 13:51:34 BenH

按游戏数量计算的加权赢率百分比

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