論文の概要: A State-Space Perspective on Modelling and Inference for Online Skill Rating
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02414v3
- Date: Fri, 12 Apr 2024 17:51:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 19:56:17.181445
- 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のためのモデリングと推論に関する状態空間の展望
- Authors: Samuel Duffield, Samuel Power, Lorenzo Rimella,
- Abstract要約: 逐次モンテカルロモデルと離散隠れマルコフモデルに基づく新しいアプローチを導入する。
我々は、プレイヤーのスキルを時間変化として表現し、一致した結果が観測量として機能する状態空間モデル視点を提唱する。
我々は,多数の選手や試合にスケールアップする上での課題について検討し,主な近似と縮小を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9253333342733674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We summarise popular methods used for skill rating in competitive sports, along with their inferential paradigms and introduce new approaches based on sequential Monte Carlo and discrete hidden Markov models. We advocate for a state-space model perspective, wherein players' skills are represented as time-varying, and match results serve as observed quantities. We explore the steps to construct the model and the three stages of inference: filtering, smoothing and parameter estimation. We examine the challenges of scaling up to numerous players and matches, highlighting the main approximations and reductions which facilitate statistical and computational efficiency. We additionally compare approaches in a realistic experimental pipeline that can be easily reproduced and extended with our open-source Python package, https://github.com/SamDuffield/abile.
- Abstract（参考訳）: 競技競技におけるスキル評価に使用される一般的な手法と、その推論パラダイムを要約し、連続モンテカルロモデルと離散隠れマルコフモデルに基づく新しいアプローチを導入する。
我々は、プレイヤーのスキルを時間変化として表現し、一致した結果が観測量として機能する状態空間モデル視点を提唱する。
モデルを構築するためのステップと推論の3つの段階:フィルタリング、滑らか化、パラメータ推定について検討する。
本稿では,多くのプレーヤーやマッチにスケールアップする上での課題について検討し,統計的および計算的効率を向上する主要な近似と縮小を強調した。
さらに私たちは,オープンソースのPythonパッケージであるhttps://github.com/SamDuffield/abileで簡単に再現および拡張可能な,現実的な実験パイプラインのアプローチも比較しています。
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