基于ELO体系的运动员排名模型

发布时间：2020-03-31 06:41

【摘要】：乒乓球运动员的排名有利于评价乒乓球运动员实力,有利于帮助协会科学选择人才,有利于发展我国乒乓球事业和提高我国整体乒乓球竞技水平.为弥补当前乒坛流行的几种排名算法的不完美之处,本文创新性地将原本应用在国际象棋领域的ELO评分法引入到乒乓球运动员排名模型中,并在真实的竞技比赛数据下印证了模型的有效性.选取2016年巴西里约奥运会、2012年英国伦敦奥运会、2008年中国北京奥运会乒乓球男子单打比赛项目真实的比赛数据建立基本ELO体系排名模型.首先,对于所有参赛的运动员赋予相同的初始积分.其次,将运动员之间的比赛胜负结果作为成对比较的指标.最后,将比赛结果代入进行计算.从模型得出的结果来看,基本ELO体系适用于乒乓球运动员排名.这为建立具有我国特色的乒乓球运动员排名模型提供了新的思考方向.选取2016年巴西里约奥运会、2012年英国伦敦奥运会、2008年中国北京奥运会乒乓球男子单打比赛项目真实的比赛数据建立动态ELO体系排名模型.针对基础ELO体系排名模型无法反映运动员之前的实力水平,排名仅具有局部稳定性,排名列表后段排名不明确等问题,动态ELO体系排名模型尝试选取各位运动员的世界积分作为模型运行的起点,将反映选手实力的比分引入到排名模型,并且对各阶段的比赛赋予不同的权重建立动态ELO体系排名模型.研究结果表明,动态ELO体系排名模型相较于基本ELO体系排名模型,排名结果更符合实际.在建立两种排名模型之后,对两种模型进行了比较分析.本文以国际乒联给出的各位运动员的世界排名为评价标准,先采用频率分布图和二分图两种直观的可视化图形来粗略的定性比较,而后又选取了统计学中经典的肯德尔相关性系数和斯皮尔曼相关测度来进行精确的数值分析.比较结果显示,动态ELO体系排名模型比基本ELO体系排名模型更准确.
【图文】：

逻辑斯谛函数的曲线图

第二章 基本 ELO 体系的乒乓球运动员排名模型每轮比赛不具有相同的比赛场数．这是因为里约奥运乒乓球单打项目比赛规则并不是所有的运动员一齐进入比赛进行角逐，而是根据现有的世界排名决定竞赛顺序，排名越靠前进入比赛轮次越高，前 16 名的运动员直接进入第三轮，，第 17-32 名的运动员进入第二轮，第 33-48 名的运动员进入第一轮，第 49-70 名的运动员进入预选赛．虽然表 2-2 给出了每场比赛的具体比分信息，但是基础 ELO 评分算法只用到了选手每场比赛的胜负信息，每名选手的评分随着比赛的进行而发生变化．由于篇幅有限，本节选取部分选手的数据来演示基本 ELO 评分算法．如下图所示，预赛第一场是来自巴拉圭的马塞洛-阿吉雷对阵澳大利亚的大卫-鲍威尔，最终阿吉雷以 4:0 战胜鲍威尔进入下一轮．在下一轮比赛当中，巴拉圭运动员马塞洛-阿吉雷对阵来自波兰的雅各布-戴佳思，戴佳思以 4:0 的比分淘汰阿吉雷进入第二轮．阿吉雷
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O29;G846

【参考文献】

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本文编号：2608717