"Günlük birimi" terimi, bu değişkendeki logaritmik eşdeğerine dönüştürülen birim artış değişikliğini ifade eder.
Tablo 3, s. 158, araştırmacıların araştırdığı değişkenlerin ELO derecelendirmesi olan çıktı değişkeniyle nasıl ilişkili olduğunu gösterir.
Dahil edilen değişkenler:
v1: Çalışma saatleri ciddi çalışma
v2: Turnuva saatleri
v3: Özel eğitim yılları
v4: Grup eğitimi yılları
v5: Mevcut saat / hafta ciddi çalışma
v6: Mevcut saat / hafta turnuva oyunu
Bunların her biri denklemin faktörleri hesaplanmadan önce bir logaritmaya dönüştürülür. (Bir değişkenin faktörü , tüm faktörler ve değişkenler dahil edildiğinde, gerçek sonuçlara en yakın tahmini üreten o değişkenin çarpanıdır.)
Regresyon modelleri şunu gösterir ( yalnızca bu değişkenleri ve logaritmik yaklaşımı kullanırsanız) bir oyuncunun tepe ELO değeri en iyi denklemle tahmin edilir:
PeakELO = 1145 +
195 x log ( v1) + 32,7 x günlük (v2) +9,4 x günlük (v3) + 4,3 x günlük (v4) +6,3 x günlük (v5) + 20,3 x günlük (v6)
burada 1145 sadece tahminin geliştirilmesine yardımcı olan bir sabittir.
Tahmin üzerinde en güçlü etkiye sahip değişkenlerin en yüksek faktörlere sahip olanlar olduğuna işaret ediyorlar; v1 (toplam ciddi çalışma saatleri) ve v2 (turnuva oyunlarının toplam saati), ancak ilki ikinciden çok daha güçlüydü (195'e karşı 32.7, bir faktörün neredeyse 6 katı) ve diğer faktörlere hükmediyordu. bunların tahmin üzerindeki etkisi.
Sorunuzun kısa cevabı, toplam ciddi çalışma saati değişkeni için bir günlük biriminin 1'lik bir artış olmasıdır ve bu da farklı Artışın eklendiğine bağlı olarak gerçek saat sayıları.
Bunun ne anlama geldiğini göstermek için, toplam 1.000 saat çalışmışsam, günlük / 1000 = 3. Tahmin ettiğim PeakELO (yalnızca bu değişken için)
PeakELO = 1145 + 195 x log (1000) = 1145 + 195 x 3 = 1145 + 585 = 1730 ELO
(Diğer değişkenleri basitlik için görmezden geliyorum, ancak sonuçlar bunların Zaten önemli değil.)
1 saat daha çalışırsam, o zaman
PeakELO = 1145 + 195 x log (1001) = 1145 + 195 x 3.0004 = 1145 + 585.086
bu ayırt edilemeyecek kadar küçük bir değişikliktir.
100 saat daha fazla çalışırsam, yine de:
PeakELO = 1145 + 195 x log (1100) = 1145 + 195 x 3.041 = 1145 + 593 = 1738 ELO
Yani 1730'dayken, 100 saat daha fazla çalışma ELO'mu 8 puan artıracak.
Ama şu ana kadar toplamda sadece 500 saat çalışsaydım ne olacağına bir bakın:
PeakELO = 1145 + 195 x log (500) = 1145 + 195 x 2.70 = 1145 + 526 = 1671.
Şimdi, 100 saat daha çalışırsam,
PeakELO = 1145 + 195 x log (600) = 1145 + 195 x 2.78 = 1145 + 542 = 1687.
Aynı 100 saat ELO'yu 16 puan artırıyor.
Formülün açıkça yaptığı şey azalan getirileri yansıtıyor ELO'nuz arttıkça aynı sayıda çalışma saati. Gerçekte ne olduğuna dair bu doğru açıklamayı temeldeki verilerin logaritmasını kullanarak gerçekleştirir.
Ancak, araştırmacıların sunduğu basit yorumu sorgulayacağım, o bir günlük 1 birim artış, 200 ELO artışıyla sonuçlanır. 1000'in günlüğü 3'tür. 10.000 saatlik günlük 4'tür.
Yani, 1000 saat çalışmış olsaydım ve şimdi 9.000 saat daha çalışmaya kararlı olsaydım 200 ELO iyileştirmesi elde edeceğimi iddia ediyorlar ( evet, bu yaklaşık 4,5 yıllık tam zamanlı eğitimdir). Onların modelinde, 1730 ELO'dan 1930 ELO'ya o zamandan daha kısa sürede ilerleyecektim.
Açıkçası, bu her oyuncu için doğru olamaz. Şunlardan şüpheleniyorum:
a) çalışmanın etkililiği (periyodik değerlendirmeyle belirlendiği üzere), turnuva oyunlarında bilgiyi uygulama yeteneği (belirlendiği üzere) gibi bazı karıştırıcı değişkenlerin etkisi vardır. oyun sonrası analiz ile yerleşik bilgi tabanı karşılaştırması), oyuncunun yaşı , araştırmacıların modelin hesaba katmadığını kabul etmesi vb.
b) modelin korelasyon katsayısı tahmini (R ^ 2) sadece 0.34'tür. Mükemmel korelasyon 1.0'a sahiptir; kaos (korelasyon yok) 0'dır. Yani, 0.34 umut vericidir, ancak uzak bir vuruşta tamamen etkili değildir. Ayrıca, Hatanın Standart Tahmini 222'dir, yani tahmin edilen ELO belirli bir oyuncu için 200 ELO'dan fazla olabilir ve bu dikkate değer olmaz. Bu oldukça geniş bir marj. Kısacası, modelin ELO'nun bir öngörücüsü olarak yararlı olması için önemli iyileştirmeye ihtiyacı vardır.
Modelin şu anda başardığı şey, çalışmanın turnuva oyunundan 6 kat daha etkili olduğunu ve dolayısıyla koçluk dahil diğer eğitim yöntemlerinden daha etkili olduğunu önermektir , ortalama oyuncu için .