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私は以下のプレーヤーを持っています。それぞれの値は、与えられたゲームにおける正しい答えの割合の結果に対応しています。信頼できる信頼できるプレーヤーを見つけるためのアルゴリズム
$players = array
(
'A' => array(0, 0, 0, 0),
'B' => array(50, 50, 0, 0),
'C' => array(50, 50, 50, 50),
'D' => array(75, 90, 100, 25),
'E' => array(50, 50, 50, 50),
'F' => array(100, 100, 0, 0),
'G' => array(100, 100, 100, 100),
);
これまでのところ、私は、次の式を作ってみた、私は最高の選手を拾うことができるようにしたいが、私はまた、プレイヤーが（より少ないエントロピー=より信頼性）がどのように信頼性を考慮に入れたいです：
average - standard_deviation/2
しかし、これが最適な式であるかどうかはわかりませんが、私はあなたの考えを聞きたいと思います。この結果は、次の今後の投票のために重み付けされるだろう
average - standard_deviation/# of bets
：私はこの問題についてもう少し考えてきたと私は少し異なる式を作ってみた、ここでは、改訂版であります例えば、プレーヤーCからの新しい賭けは、賭けの半分としてカウントされます。
私はここで詳細に行くことができないが、これはWisdom of Crowds theoryとDelphi methodに関連プロジェクトであり、私の目標は、次の結果は、いくつかのプレイヤーから過去の賭けに重み付けをできる限り予測することです。
私はすべての感謝を感謝します、ありがとう。
最高のファンタジーフットボールチームを選んでみませんか？ :) – Kip
@Kip：そうではないが、近い。 =） –
あなたの（太字の）追加のアイデアを書き直してください。おめでとう、あなたはほぼ平均の標準誤差を再発明しました！ average - 2 * stdev/sqrt（numBets）を使用した場合、平均を取り囲む95％信頼区間の下限があります。その価値は、最良の予測変数を選択するには全く不合理な方法ではありません。 – Harlan