Quadro de Honra dos Duros (Portugal)

[Castanhola]

Estou a planear pedir ao marty44 que programe o EBTCheck para calcular um número que é muito parecido com o que aqui inventei para o Quadro de Honra dos Duros mas não serve só para os ebetistas sem nenhum hit, serve para todos os que já passaram por um longo período de seca de hits (longo em tempo e/ou em número de notas registadas).

Parece-me uma boa ideia. Apenas me pergunto se será mesmo de meter um logaritmo na fórmula, pois tende a tornar as pontuações pouco diferentes. Uma divisão não seria suficiente para evitar números demasiado grandes?

[lmviterbo]

Os números em bruto (diff × diff) têm uma distribuição em S, que nos extremos maiores parece exponencial, daí eu ter resolvido o problema com um logaritmo.

Quando falo em distribuição em S, estou a falar disto:

diff prod lmviterbo.png (35.51 KiB) Viewed 1822 times

Estes são os meus hits, mas os hits de quase qualquer pessoa, ou país, ou a totalidade do EBT, seguem uma forma similar. (Estes gráficos em S, de resto, aparecem regularmente em muitas análises que faço de hits, ou notas no EBT)

Uma fórmula duma função qualquer em S seria mais aproximada, mas pareceu-me que a simplicidade da fórmula que encontrei é elegante e suficiente. Se eu não tiver razão, peço que me ajudes, porque os meus conhecimentos de matemática são rudimentares.

[Castanhola]

Não se trata de ter ou não razão. É apenas uma questão de escolha. Se não queres números demasiado grandes, em vez de colocares um logaritmo, porque não usar apenas a raiz quadrada do produto das diferenças? Assim ficas com um número entre as duas parcelas do produto. Como queres saber apenas o mais duro, a raiz quadrada parece-me mais simpática. Nesta opção o teu máximo é 1147 e o meu é 504.

Também não percebi como chegaste ao teu gráfico em S, mas posso estar completamente baralhado. O que tens no eixo das ordenadas e no eixo das abcissas?

Analisei os teus hits e obtive o seguinte resultado (usando apenas o produto ou usando a raiz quadrada do produto, ambos em função da diferença de dias). Ajustei uma parábola ao primeiro e uma reta ao segundo, não porque deva ser essa a evolução esperada, mas apenas para se perceber melhor a diferença e porque os teu dados são muito certinhos no gráfico (os meus apresentam-se muito mais dispersos).

lmviterbo.jpg (45.17 KiB) Viewed 1803 times

EDIT: Entretanto percebi que nas abcissas do teu gráfico colocaste um número sequencial, seguindo a ordem dos hits por valor decrescente de Diff Product. E para teres valores de Diff Product inferiores a 1 imagino que tenhas calculado o número de dias tendo em conta também o instante do dia em que as notas foram registadas. Nos meus gráficos usei apenas o número de dias inteiros calculado pelo EBT e programas de estatísticas.

[lmviterbo]

Só agora tive tempo de ler com muito cuidado o que aqui escreveste, Castanhola.

Obrigado pela análise.

O que me desagrada na distribuição dos números encontrados por uma simples raiz quadrada é que parece que eu fui duas vezes e meia mais tolerante à seca do que tu (1147/504); a minha intuição diz-me que os números 85,69 (eu) e 72,21 (tu) refletem melhor, em proporção, as nossas respetivas tolerâncias à seca.

Idem para os números muito altos. Reuenthal: 3038 (comparado com os nossos 1147, e 504) ou cerca de 100 (comparado com os nossos 85 e 72)? A segunda opção reflete melhor a perceção que tenho das nossas tolerâncias à seca.

Aliás, sinto o mesmo se comparar os vários intervalos dos meus próprios hits, ou dos de qualquer outro ebetista.

Que me dizes?


Nota: para criar o meu gráfico, usei os dados compleos do meu ficheiro, incluindo o instante (ao segundo) dos registos de cada nota, tal como deduziste corretamente.

[Castanhola]

O que me desagrada na distribuição dos números encontrados por uma simples raiz quadrada é que parece que eu fui duas vezes e meia mais tolerante à seca do que tu (1147/504); a minha intuição diz-me que os números 85,69 (eu) e 72,21 (tu) refletem melhor, em proporção, as nossas respetivas tolerâncias à seca.

O meu número não é 72,21, mas 75,67, pois usaste o meu segundo valor mais alto.

O que eu não gosto na utilização de um logaritmo é que a evolução é demasiado rápida no início e tende rapidamente a ficar "demasiado horizontal", e portanto os números mais altos tenderão a ficar demasiado próximos, como podes ver nos gráficos abaixo, que poderás comparar com os dois que mostrei antes. Ou seja, desta forma a evolução é tudo menos linear e, por esse motivo, não poderás comparar corretamente utilizadores com pequenas e grandes tolerâncias à seca.

lmviterbo_log.jpg (24.96 KiB) Viewed 1726 times

Castanhola_log.jpg (26.66 KiB) Viewed 1675 times

leofer40_log.jpg (26.7 KiB) Viewed 1683 times

Quanto à tolerância à seca, o problema de definir algo que nos dê essa indicação é que o peso do número de notas e do número de dias (entre hits, entenda-se) não é necessariamente igual, ou seja, não tem o mesmo impacto na seca. Para aqueles que registam notas todos ou dias, ou quase todos os dias, os dias sem notas têm praticamente o mesmo significado. Mas se pensarmos em termos de notas, o número de notas que registamos para ter um hit dependerá certamente da nossa taxa diária de registo de notas, porque não temos apenas hits ativos. Eventualmente poderás pensar em dar um peso diferente ao NotesBetween relativamente ao DaysBetween.

Mas pergunto-me se em vez de Max (NotesBetween × DaysBetween) um indicador melhor não será usar Max (NotesBetween) × Max (DaysBetween). Imagino que este novo indicador represente melhor a nossa tolerância à seca, independentemente da forma como depois o tratares (logaritmo, raiz quadrada, etc.) ou de decidires (ou não) dar um peso diferente às notas e aos dias.

Quanto a dizeres que usando a raiz quadrada parece que foste duas vezes e meia mais tolerante do que eu, pergunto-me se isso não estará mais certo que errado. Comparemos os meus dados com os teus e com os do Leofer40. E comparemos também as razões destes diferentes parâmetros entre nós.

Comparacao_LMViterbo_Castanhola_Leofer40.jpg (75.86 KiB) Viewed 1682 times

A última razão fica demasiado próxima de 1, pelas propriedades do logaritmo, como já tinha explicado antes, pelo que não me agrada. Mas como também já tinha dito é uma questão de escolha e podes preferir esta última.

EDIT 2020-09-28: Adicionei os dados do Leofer40. Usei apenas dias inteiros na análise, como se percebe no gráfico do Leofer40.

[Castanhola]

Puxei a resposta ao teu comentário anterior para aqui, que é onde faz sentido.

1. o número de notas registadas entre cada dois hits (ou desde o último, ou até ao primeiro)

Não percebo a parte que sublinhei. Referes-te ao máximo de sempre entre hits ou a outra coisa?

2. o número de dias ativos (isto é, dias em que houve registo de notas) nesse mesmo período.

Aqui está o que me parece uma excelente ideia. Muito melhor que o número de dias simples. Resta saber como funciona. Tentaste verificar com os teus dados? Podes usar o Excel por exemplo, mas sem um procedimento automatizado será trabalhoso.

Também me parece, embora ainda não esteja totalmente convencido, que a raiz quadrada do produto destes dois números é a medida que procuramos.

Para mim é um bom parâmetro. Também pensei na média simples, mas simplesmente não funciona.