Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Pilk ebajärjekindlusele

Iga spordiala olemus seisneb selles, et järjepidevus ületab kõik. Mängija ülemmäär muutub ebaoluliseks, kui ta ei jõua seda siis, kui nende meeskond neid kõige rohkem vajab. Kõigi aegade parimatel mängijatel on kõrged laed, kuid just nende põrand paneb nad tõeliselt silma. Enamik esimese astme mängijaid on visanud 30 pommi; palju vähem inimesi on kokku pannud järjest 20+ kaarti, mis on kõrgemal kui 1.00.

Ja mängijad, kelle laed on sama kõrged kui mängu parimad, kuid kellel see põrand puudub, on nii masendav. Meie silmatestid jätavad meelde nende parimad mängud, kuid mitte keskmised. Selle asemel, et neid kaunistada MVP-dega, langetatakse need mängijad võidutingimustele, mida nimetatakse kuumaks ja külmaks, ebajärjekindlateks mängijateks.

Peamine nende mängijate seas on Kristian "k0nfig" Wienecke. Astralis sisenemine fragger on pimestanud sama palju kui ta on pettunud. Et ta hoidis CS:GO rekord 47. aastal 21:2018 mängus Renegadesi vastu tapmiste eest, mis ta võib ulatuda. Selles iteratsioonis Astralis, see on tema ja Benjamin "süüdi F" Bremer mis peaksid veel andma tähejõudu k0nfig on jäänud neile ootustele alla. Tema anne on olnud ilmne, nagu alati, kuid järjekindlus on teda vältinud.

Nii et narratiiv läheb igatahes. Aga kas see on õiglane? Kas me saame õiglaselt ja objektiivselt mõõta mängija ebajärjekindlust? Uurime välja, kasutades 2022. aasta LAN-i statistikat.

Asjade käivitamiseks alustame kaartidevahelise järjepidevuse põhimõõduga: kui suur protsent kaartidest lõpetab mängija reitingust 1.00 kõrgemal. Meie valimi keskmine on veidi üle 55%, nii et kõik need mängijad on pakist üle.

See pole aga kaugeltki täiuslik. Reiting 1.01 võib olla edukas mäng keskmise mängija jaoks, kuid staarmängija või esmase AWPer-i jaoks, mis võib tegelikult kahjustada nende meeskonna võimalusi matš võita.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Et näha, kui palju mängija kõigub võrreldes tema enda keskmise reitinguga, on veidi matemaatilist kõnepruuki. Kasutame standardhälvet, mis on dispersiooni mõõt. Põhimõtteliselt, mida väiksem on standardhälve, seda rohkem koonduvad mängija kaardid oma keskmise reitingu ümber. Seetõttu peaks suur standardhälve näitama ebakõla taset.

k0nfigHuvitaval kombel ei kuulu see kaheksa suurima standardhälbega mängija nimekirja, olles 17 standardhälbega võrdselt 0.327. kohal. Mängijad, kes nimekirja jõuavad, on aga temaga sarnased. Vladislav "nafany" Gorškov saavutab teise koha 0.377, teine ​​mängija, kes on oma ebajärjekindluse tõttu kriitika alla sattunud.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Tabeli keskmine hinnang erineb mängijaprofiilidel kuvatavast üldhinnangust, kuna see on keskmine hinnang kaardi, mitte vooru kohta

Tema kõrge standardhälve näitab, miks Cloud9 olid IEM Dallases nii surmavad, kui nafany oli kuumas vormis, saades keskmiseks hinnanguks 1.14 (17 punkti kõrgem kui tema aasta keskmine).

Isegi selle sündmuse raames nafanytõusud ja mõõnad olid hämmastavalt erinevad. Kaardid nagu 2.03 hinnangut vastu ENCE finaalis ja 2.16 gruppides vastu Ninjad pajamas olid ikka 0.84-ga kaardil üks vastu BIG ja 0.79 ja 0.91 hinnangud kahel kolmest kaardist vastu faasid.

Paljude selles nimekirjas olevate mängijate lugu on sama. Fredrik "REZ" Sterner on veel üks mängija, mida tuleb nimetada ebajärjekindlaks, ja see mõõdik näib seda kinnitavat. Juri "Yuurih" Santos on 2022. aastal oma standarditele vastanud raskeid aegu, samas Andrew "ArT" Piovezan on veelgi agressiivsem kui nafany.

Et Nikola "NiKo" Kovač on nii kõrge reitinguga ja kõrge standardhälve on samuti tema aasta kohta väga ilmekas; tema tipud on olnud sama head kui kunagi varem, kuid on olnud aegu, mil G2 oleks võinud oma staarimehelt rohkem kasutada.

In NikoSel juhul näeme standardhälbe kasutamisel väikest viga. Kui mängija keskmine kaart-kaardi hinnang on 1.26, kas on tõesti õiglane nimetada neid ebajärjekindlaks? Võtke see hajuvusgraafik, mis võrdleb mängija keskmist reitingut nende standardhälbega.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

ühendamine Niko kaardi suure dispersiooni ja kõrge reitinguga nurgas on Dmitri “sh1ro” Sokolov, Mathieu "ZywOo" Herbautja Oleksandr "s1mple" Kostljev. See heliseb häirekella, kui tahame seda mõõdikut kasutada vastuolude tuvastamiseks. Nende mängijate puhul kalduvad nad oma keskmisest kõrvale, kuna postitavad nii sageli kaasaskantavaid kaarte. Reiting 2.00 on nende mängijate keskmisest reitingust 0.80 võrra madalam, kuid seda käsitletakse samamoodi nagu standardhälbe järgi ebaühtlase reitinguga 0.60.

Huvitavamad on teised jaotised. Püssidele meeldib Keith "NAF" Markovic, Russell "Twistzz" Van Dulken ja Sergei "Ax1Le" Rõhtorov ühendage madal standardvariatsioon kõrge reitinguga, näidates, et nad on mängitud kaartidel püsivalt 1.00–1.40 piiril. Audiric "JACKZ" Kann on mängija, kelle standardhälve on kõigest 0.24, aga ka üsna madal keskmine 0.96; ta oli tänavu statistiliselt püsivalt alla keskmise.

See võrdlus töötab ka suure dispersiooni ja madala reitinguga mängijate puhul Alexander "mopoz" Fernández-Quejo Cano, artT, Dan "apEX" Madesclaire ja nafany pilustamine lähedale sellele, mida ootasime: üliagressiivne, X-faktor, vintpüssid. Siiski vajame parimate mängijate jaoks teistsugust lahendust: olemasolu lihtne ja ZywOo paremas ülanurgas tõestab, et standardhälve ei ole iseenesest piisavalt hea, et märgistada mängija ebajärjekindlaks.

Üks lahendus on mängijate järjestamine nende korruse, halbade kaartide, mitte heade kaartide järgi. Selleks kasutame selle aasta LAN-i mängija kaartide esimest kvartiili ehk 25. protsentiili. 25. protsentiil on mediaankeskmise nõbu, välja arvatud juhul, kui mediaan on järjestatud loendi keskmine väärtus, 25. protsentiil (statistikas sageli nimetatakse seda Q1-ks) on veerand läbivast teest. Mugavuse huvides, kui kasutame terminit "põrand", peame silmas mängija 25. protsentiili.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Nüüd näeme neid nimesid, mida standardhälbe puhul ebaõiglaselt koheldi, teises valguses. Põrand jaoks lihtne on reiting 1.08, jaoks ZywOo 1.06 ja Niko 1.01. Varitsejad Ax1Le, NAFja süüdistada F on ka esikümnes, võib-olla osaliselt tänu oma rollile, mis võimaldab neil nii oma meeskonna kaotustes kui ka võitudes kaasa lüüa.

See näitab meile, kes on kõige järjekindlamad mängijad, aga kuidas on lood ebajärjekindlate mängijatega? Kui vaatame ainult madalaima korrusega mängijaid, siis saame sarnased Epitacio "TACO" de Melo (0.64) Richard "shox" Papillon (0.67) ja Rasmus "HooXi" Nielsen (0.69). Ometi ei tähenda see iseenesest ebakõla, kuna kõigil neil mängijatel olid üsna halvad keskmised reitingud.

Ebajärjekindlate mängijate leidmiseks vajame taas oma keskkooli matemaatikaõpikuid. Lahutades laest põranda (25. protsentiil) (75. protsentiil: sama, mis varem, läbides järjestatud loendi kolmveerandit), saame midagi, mida nimetatakse kvartiilidevaheliseks vahemikuks (IQR). See, nagu standardhälve, on viis dispersiooni mõõtmiseks – mõelge sellele kui erinevusele mängija heade ja halbade kaartide vahel – ning see peaks olema meie eesmärkidel kasulikum.

Siin on sama statistika graafiline selgitus. Iga riba on üks k0nfig2022. aasta LAN-i kaardid, mis on järjestatud madalaimast kõrgeimani. Q1 on üks neljandik läbitud teest, Q2 kaks kvartalit ja Q3 kolmveerand. Seejärel lahutame Q1-st Q3, et saada meile IQR.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Seda selgitades on siin kõrgeima IQR-iga mängijad:

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Niko on taas esile tõstetud, osaliselt tänu taas tema naeruväärselt kõrgele laele, midagi sh1ro kannatab ka. Valeriy "b1t" Vahhovski ja Lotan "Spinx" Giladi 2022. aasta oli väga hea, jagades mediaanreitingut 1.15, kuid leidsid end selles nimekirjas üsna kõrgel kohal. Spinx tegelikult oli tema korruse reiting üsna hea 0.98; tema kõrge IQR tuleneb tema reitingu ülemmäärast 1.45, mis on tohutult 0.30 kõrgem kui tema keskmine reiting. See paneb ta samasse leeri Niko (1.50 lagi), võrdlus, mis on tehtud varem ja mõjuval põhjusel.

IQR on parem kui standardhälve, kuid me vaatame endiselt numbreid ilma nende täieliku kontekstita. Selle lahendamiseks on siin hajuvusdiagramm, mis visualiseerib mängija põrandaid samaaegselt nende laega. Iga mängija punkti suurus vastab nende kvartiilidevahelisele vahemikule, mis peaks aitama seda paremini kujutada. Loomulikult on põranda ja lae vahel palju korrelatsiooni, kuid trendijoonest eristuvad mängijad pakuvad siiski huvi.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Oranžides ja rohelistes mullides olevate mängijate laed on kõrgemad kui põrandad, samas kui punase ja kollase värviga mängijatel on vastupidi. Nüüd meeldib mängijatele Niko ja sh1ro neid premeeritakse nende kõrgete lagede eest, olles paigutatud püsivalt heade mängijate rohelisse mulli. Diagrammi paremas ülanurgas on näidatud ka erinevused Ax1Le ja NAF, kaks mängijat, kelle standardhälve ja IQR olid väga sarnased Cloud9 mees palju kõrgemal ja paremal kui NAF.

Veel vasakul on meil peamine "ebaühtlane" oranž mull – mängijad, kellel on kõrged laed, kuid üsna madalad põrandad. Enamik neist mängijatest on sobivalt oranžid täpid, mis näitavad, et nad on agressiivsed püssimehed (üle 20% avamiskatsetega T-küljel), mis on väga loogiline. Need mängijad saavad heal päeval taluda reitinguid võimsate sisenemisfragmentide ja mitmete tapmiste abil. Nende halbadel päevadel nende ellujäämismäär aga langeb, jättes nad miinusesse.

Boris "Magixx" Vorobjev on siin mõnevõrra üllatavalt suurim kõrvalekalle. Headel päevadel hinnatakse teda sama kõrgelt kui b1t ja Mareks "YEKINDAR" Gaļinskis aga tal on korrus madalam kui Andreas "Xyp9x" Højsleth. Temaga liitub rohkem neid, keda ootate: nafany, Hampus "hampus" Poser, Fredrik "roeJ" Jorgensenja Michael "Grim" Tõmbama on kõik pigem agressiivsed X-faktorid kui järjekindlad jõud. Asger "Farlig" Jensen on meie valimi madalaima korrusega AWPer, mis sobib taani ümbritseva narratiiviga.

Siin oleme esitanud kolm erinevat viisi ebakõlade vaatlemiseks: standardhälve, kvartiilidevaheline vahemik ja „oranž tsoon” meie hajuvusdiagrammil (need mängijad, kelle reiting halbadel kaartidel on madal, kuid headel päevadel tugev). Kõigil on oma puudused, kui neid kasutatakse eraldi, nii et ühendame nüüd erinevad meetodid ebakõla hindamise valemi jaoks.

Kokkuvõtteks võtame arvesse järgmist:

— 1.00+ reitinguga kaartide protsent
— standardhälve
— Kvartiilide vaheline vahemik (3.–1. kv.)
- erinevus mängija keskmise ja põranda vahel (Q2-Q1)
- erinevus mängija keskmise ja lae vahel (Q3-Q2)

Siin on nimekiri mängijatest, kellel on kõrgeim ebajärjekindluse reiting, et anda kõige ebajärjekindlamad mängijad. Pidage siiski meeles, et see on järjepidevus võrreldes mängija keskmise reitinguga; need mängijad on pidevalt oma keskmise ümber, mitte pidevalt head. Vaid umbes 20% valemist on statistiliselt seotud "hea" mängija olemusega, kuna mängijatele antakse ebakõla reiting selle eest, et nende kaartide protsent on väike üle 1.00.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Kui k0nfig puudub — ja b1t on harva süüdistatud ebajärjekindluses töölaudadel – nimekiri tervikuna näib ühtivat silmakontrolli ja kogukonna narratiividega. nafany, mopoz ja tipp on kõik plahvatusohtlike, kuid ebajärjekindlate mängijate arhetüübid, mis on kogu selle teose jooksul esile kerkinud, sama arhetüüp k0nfig on osa.

Niisiis, kas oleme lahendanud suure „ebajärjekindluse” küsimuse? Omamoodi — aga auke on ikka. Ja nagu me sissejuhatuses ütlesime, jääb õige järjepidevus 99% professionaalsetest mängijatest kõrvale. Narratiiv ümberringi k0nfig ja GROUND ebajärjekindlus põhineb ilmselt ideel, et need mängijad peaks olema järjekindel, arvestades nende ilmset talenti ja mehaanilist oskust silmatestis.

Kui vaatame aga suuremat valimit, näeme, et valdav enamus püssimehed kannatavad sama probleemi all. Niko oli 2021. aasta lõpus kolm kuud, mil ta oli sama hea kui keegi teine ​​maailmas – isegi AWPer-id. Nüüd on ta aga langenud tagasi sellesse, et ta on "lihtsalt" maailma parim vintpüss. Kui me nimekirja pöörame, et anda meile kõige vähem ebajärjekindlaid mängijaid, on see AWPer-ide ja toetavate, passiivsemate püsside kogu.

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Nii keerulises mängus nagu CS:GO on puhkepäevad ja halvad paigad vältimatud. Kuid on selge, et mõnel mängijal on paremad vabad päevad kui teistel. Ja nagu me sissejuhatuses ütlesime, muudab see väärtuslikumaks ainult mängijad, kes suudavad halbadel päevadel anda reitingu 1.00+, eriti need, kes võtavad palju avaduelle, näiteks Ax1Le ja Niko.

Probleem on selles, et need kaks mängijat on ainsad agressiivsed püssid, kes on sel aastal LAN-is püstitanud kõrgema taseme kui 1.00. Selle saavutusega said hakkama vaid kaheksa teist – neist viis olid peamised AWPer-id –, mis moodustab väikese osa professionaalsest mängijabaasist. Tõeline järjepidevus kõrgel tasemel on iga spordiala El Dorado ja Counter-Strike ei erine sellest.


Sarnaste põhjalike artiklite jaoks vaadake allolevaid linke:

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Kas kaasaegne AWPer on tõesti liiga passiivne?

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Millal saavutavad Counter-Strike'i mängijad haripunkti?

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Eksperdiarvamus: vanus ja motivatsioon mängus Counter-Strike

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Miks on kaasaegsed IGL-id nii agressiivsed?

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Kas topelt AWP on seda väärt?

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Kes on CS:GO kaardispetsialistid?

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Millised on CS:GO kõige lihtsamad ja raskemad CT-asendid?

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Millised on CS:GO kõige lihtsamad ja raskeimad T-küljega positsioonid?

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Panime paari praegused ja endised akadeemia mängijad nende tipptasemel doppelgängeritega

Pilk ebajärjekindlusele PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikaalne otsing. Ai.

Loe edasi

Kas nimekirjadele tuleks anda rohkem aega?

Ajatempel:

Veel alates HLTV