İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Elo Derecelendirme Sistemi
Regression modelRanking models

Elo Derecelendirme Sistemi

Elo Rating System · Ayrıca şöyle bilinir: Elo Rating System, Elo Chess Rating, Elo Skill Rating, Elo Derecelendirme Sistemi

Elo Derecelendirme Sistemi, Macar asıllı Amerikalı fizikçi ve satranç ustası Arpad Elo tarafından geliştirilen ve 1978'de resmen yayımlanan, ikili karşılaştırmaya dayalı bir sıralama yöntemidir. Başlangıçta satranç oyuncularının göreceli beceri düzeylerini değerlendirmek üzere tasarlanan sistem, her bir yarışmacıya, her karşılaşmanın ardından beklenen sonuç ile gerçekleşen sonuç arasındaki farka göre yükselen veya düşen sayısal bir derecelendirme atar. Sistem, oyuncu performansının lojistik bir dağılım izlediğini varsayarak, maç sonuçlarının olasılıksal tahminlerine ve zaman içinde sürekli derecelendirme iyileştirmelerine olanak tanır.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Elo Derecelendirme Sistemi
Bradley-Terry ModeliPlackett-Luce ModeliTrueSkill: Rekabetçi Sır…

Ne zaman kullanılır

İkili karşılaştırma verileri — yarışmalar, bire bir değerlendirmeler veya tercih yargıları — akışınız olduğunda ve artımlı olarak güncellenen basit, yorumlanabilir bir sıralamaya ihtiyaç duyduğunuzda Elo Derecelendirme Sistemini kullanın. Temel varsayımlar, sonuçların bağımsız olduğu, performansın zaman içinde durağan olduğu ve lojistik modelin kazanma olasılığını yeterince yakaladığıdır. Elo, rakiplerin çok az oyun oynadığı (yüksek varyans), geçişkenliğin mevcut olduğu (A, B'yi yener, B, C'yi yener, C, A'yı döngüsel olarak yener) veya galibiyet farkının bilgilendirici olduğu durumlarda daha az uygundur. Glicko veya TrueSkill gibi alternatifler derecelendirme belirsizliğini ve takım tabanlı ayarları ele alır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Hesaplama açısından basittir: yalnızca temel aritmetik gerektirir ve maç başına sabit zamanda güncellenir.
  • Kendi kendini düzeltir: tutarlı aşırı veya yetersiz performans, derecelendirmeleri otomatik olarak gerçek beceriye doğru ayarlar.
  • Yorumlanabilir: derecelendirme farkları, lojistik formül aracılığıyla doğrudan kazanma olasılıklarına dönüşür.
  • Alana özgü değildir: satranç, spor, oyunlar, kitle kaynaklı tercih görevleri ve herhangi bir ikili karşılaştırma ortamına uygulanabilir.
Sınırlılıklar
  • Derecelendirme belirsizliğini göz ardı eder: aynı derecelendirmedeki tüm oyuncular, bu tahminin kaç oyun tarafından desteklendiğine bakılmaksızın aynı şekilde ele alınır.
  • K-faktörü seçimine duyarlıdır: çok yüksek olması oynaklığa neden olur; çok düşük olması sistemin gerçek beceri değişikliklerini yansıtmasını yavaşlatır.
  • Durağanlığı varsayar: becerisi hızla gelişen veya azalan oyuncular, birçok oyun geçene kadar yetersiz izlenir.
  • Seyrek veriye karşı hassastır: az oyunu olan oyuncuların derecelendirmeleri güvenilmezdir ve yeni girenler için geçici işlem gereklidir.

SSS

Beklenen puan formülündeki 400 böleni neden?

400 puanlık sabit, Elo tarafından daha yüksek dereceli oyuncu için yaklaşık %91'lik bir kazanma olasılığına karşılık gelen bir derecelendirme farkı sağlamak üzere yapılan bir ölçeklendirme seçimidir. Daha derin bir matematiksel gerekliliği yoktur; alternatif uygulamalar 173.7'yi (doğal logaritma ölçeği için) veya başka sabitleri kullanır. 400 seçimi, tarihsel süreklilik ve yorumlama kolaylığı için korunmuştur.

Elo, Glicko sisteminden nasıl farklıdır?

Glicko, her oyuncunun gerçek derecelendirmesi etrafındaki belirsizliği ölçen bir derecelendirme sapması (RD) tanıtarak Elo'yu genişletir. Bir oyuncu seyrek rekabet ettiğinde, RD artar, bu da daha düşük güveni yansıtır. Güncellemeler daha sonra RD ile ölçeklenir: yüksek belirsizliğe sahip oyuncular oyun başına daha fazla derecelendirme değiştirir, iyi yerleşik oyuncular ise daha az değiştirir. Elo'da böyle bir belirsizlik terimi yoktur ve tüm derecelendirmeleri aynı güven düzeyinde ele alır.

Elo beraberlikleri idare edebilir mi ve satranç dışı yarışmalar için çalışır mı?

Evet. Beraberlikler, S_A = 0.5 atanarak karşılanır, bu da gerçek sonucu bir galibiyet ile bir mağlubiyetin tam ortasına yerleştirir. Formül tamamen geneldir: ikili veya üçlü sonuçlara sahip herhangi bir ikili karşılaştırma — spor müsabakaları, tercih testleri veya A/B değerlendirmeleri — lojistik performans modelinin makul bir yaklaşım olduğu sürece, Elo'yu modifikasyon yapmadan kullanabilir.

Kaynaklar

  1. Elo, A. E. (1978). The Rating of Chessplayers, Past and Present. Arco Publishing. ISBN: 978-0-668-04721-0

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Elo Rating System. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/elo-rating

İlişkili yöntemler

Bradley-Terry ModeliPlackett-Luce Modeli

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Bradley-Terry ModeliKarar verme↔ karşılaştır
  • Plackett-Luce ModeliKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bradley-Terry ModeliTrueSkill: Rekabetçi Sıralamalar İçin Bayesçi Beceri Derecelendirme

Benzer yöntemler

TrueSkill: Rekabetçi Sıralamalar İçin Bayesçi Beceri DerecelendirmeBradley-Terry ModeliBrier SkoruBorda SayımıThurstone ÖlçeklemesiBorda Sayım BirleştirmeLog-Loss (Çapraz Entropi Kaybı)

İlgili referans kavramlar

Scoring FormulasMerit RatingTrue ScoresOlasılık OranıAchievement RatingScoring

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Elo Rating (Elo Rating System). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/elo-rating · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Arpad Elo
Year
1978
Type
Pairwise comparison ranking model
Subfamily
Ranking models
Scale
Interval
Update Rule
Bayesian-inspired incremental
İlişkili yöntemler
Bradley-Terry ModeliPlackett-Luce Modeli
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil