論文の概要: A State-Space Perspective on Modelling and Inference for Online Skill Rating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02414v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 16:03:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 12:24:31.204058
• Title: A State-Space Perspective on Modelling and Inference for Online Skill Rating
• Title（参考訳）: オンラインスキルレーティングにおけるモデリングと推論に関する状態空間的視点
• Authors: Samuel Duffield, Samuel Power, Lorenzo Rimella
• Abstract要約: 我々は、プレイヤーのスキルを時間変化として表現し、マッチ結果が唯一の観測量となる状態空間モデル視点を提唱する。 本稿では,3段階の推論(フィルタリング,平滑化,パラメータ推定)で議論を始める前に,スキル評価のための状態空間モデルを構築するための重要なステップについて検討する。 文献に記録されている一般的な手法の簡潔な要約と、その推論パラダイムを提供し、シーケンシャルなモンテカルロおよび有限状態空間に基づくスキル評価推論の新しいアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper offers a comprehensive review of the main methodologies used for skill rating in competitive sports. We advocate for a state-space model perspective, wherein players' skills are represented as time-varying, and match results serve as the sole observed quantities. The state-space model perspective facilitates the decoupling of modeling and inference, enabling a more focused approach highlighting model assumptions, while also fostering the development of general-purpose inference tools. We explore the essential steps involved in constructing a state-space model for skill rating before turning to a discussion on the three stages of inference: filtering, smoothing and parameter estimation. Throughout, we examine the computational challenges of scaling up to high-dimensional scenarios involving numerous players and matches, highlighting approximations and reductions used to address these challenges effectively. We provide concise summaries of popular methods documented in the literature, along with their inferential paradigms and introduce new approaches to skill rating inference based on sequential Monte Carlo and finite state-spaces. We close with numerical experiments demonstrating a practical workflow on real data across different sports.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,競技競技における技能評価における主手法について概観する。 我々は,選手のスキルを時間変動として表現し,マッチ結果が唯一の観測量となる状態空間モデル視点を提唱する。 状態空間モデルの観点はモデリングと推論の分離を促進し、モデルの仮定を強調するより焦点を絞ったアプローチを可能にし、汎用推論ツールの開発を促進する。 本稿では,3段階の推論(フィルタリング,平滑化,パラメータ推定)で議論を始める前に,スキル評価のための状態空間モデルを構築するための重要なステップを検討する。 全体として,多数の選手とマッチを含む高次元シナリオまでスケールアップする計算上の課題について検討し,これらの課題を効果的に解決するために使用される近似と縮小を強調する。 文献に記録されている一般的な手法の簡潔な要約と推論パラダイムを提供し、連続モンテカルロおよび有限状態空間に基づくスキル評価推論の新しいアプローチを提案する。 様々なスポーツにおける実データに対する実用的なワークフローを実証する数値実験を締めくくった。

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