作者b1236711 (蓝琦)
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标题[分享] 全英热身赛有用吗? 打几场比较好?
时间Fri Feb 27 15:42:15 2026
为了统计全英热身赛有没有用, 做了一个数学模型
先把选手的 Elo积分 当作基础战斗力
假设全英前一周的比赛场数 会提供不同的 Buff (若得到负数则是 Debuff)
上周打 1 场 → 战斗力 +A
上周打 2 场 → 战斗力 +B (从原始 Elo 往上加, 不是先+A 再+B)
上周打 3 场 → 战斗力 +C
上周打 4 场 → 战斗力 +D
上周打 5 场 → 战斗力 +E (打到决赛)
再把历史数据丢进回归模型去 fit 这五个参数 (Logistic Regression)
得到这套战斗力调整值後, 最後验证有没有比只看 elo 更准 (算 log loss)
[男单]
上周打 1 场相当於 Elo + 82
2 场相当於 Elo +182
3 场相当於 Elo +209 (八强)
4 场相当於 Elo +258 (四强)
5 场相当於 Elo +288 (决赛)
Log loss 0.606→0.573 代表这个指标让模型变好 5.4%, 已经算显着差异
这个数据怎麽看?
1. Elo 调整值越来越高
代表锁定在这种 过年休息→s300热身→第二周全英的节奏下
「多打找手感」的优势目前还大於连续出赛的疲劳
2. 如果两个实力相当的人在全英相遇 (Elo相近)
其中一个人上周休息
另一个人上礼拜去热身赛打了八强, Elo +209 等於胜率凭空上升到 77%
3. 虽然 4~5场 可能小样本或幸存者偏差, 但前几场的趋势是可以参考的
[女单]
上周打 1 场相当於 Elo +124
2 场相当於 Elo + 78
3 场相当於 Elo + 57 (八强)
4 场相当於 Elo + 33 (四强)
5 场相当於 Elo + 49 (决赛)
Log loss 0.417→0.403 代表这个指标让模型变好 3.4% 也很高了
这个数据怎麽看?
1. 与男单的情况不同, 女单反而是越早跑越好, 每多打一场都在扣血
一样拿原本五五开, Elo 接近的两个人来比
上周一轮游 vs 上周认真打到四强, 前者直接拿到了 63% 的胜率优势
2. 可能会注意到 Log loss 比男单低很多, 经过换算
女单的比赛看 Elo 就决定了 66%
男单则差不多只有 55%
3. 打到第五场回升可能是过拟合或 ID 差距
4. 既然提到 ID 差距就顺便算一下霸王色霸气
假如球衣上印的是八大或安洗莹
站到球场就先 +125 分, 比什麽热几场都多...
[结论]
热身赛要打, 十个数值都是正的, 正多正少而已
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第一次看到 Elo 的人可参考:
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%AD%89%E7%BA%A7%E5%88%86
取用的是 2018, 2019, 2022, 2023, 2025 五年的数据
(再往前热身赛变成六轮, 疫情停办两年, 2024全英前一周是 s750)
如果有什麽地方解释得怪怪的或是其他有兴趣的指标可以讨论看看 0.0
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 1.161.161.142 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Badminton/M.1772178137.A.610.html
1F：推 Lavaro : 颇有意思的数据！ 02/27 17:44
2F：推 comesome : 觉得不能这样看 男单很战国 女单就固定那几个 02/27 19:45
3F：→ b1236711 : 愿闻其详 (?) 是男单不能还是女单不能 02/27 20:43
4F：推 Dazzium : ？？？？？？？ 02/28 15:07
5F：推 gandalf2 : 也可能说实力高的人可以连续两周状态好实力压制夺冠 03/01 01:00
6F：→ b1236711 : 实力高就是elo高, 这个数据是表示实力外的影响 03/01 18:08
7F：→ b1236711 : 也许就是状态 状态怎麽来=>热身来 03/01 18:09
8F：→ b1236711 : 不过主要是看那些中段选手能不能一两轮变两三轮 03/01 18:23
9F：→ b1236711 : (强者样本少很难说) 03/01 18:23
10F：推 locka : 想小声问个问题：选手有办法自己决定热身赛打几场/ 03/02 09:25
11F：→ locka : 几轮吗？照大大的意思是，热身赛打越多场对正赛帮助 03/02 09:25
12F：→ locka : 越大，所以选手应该要多打几轮；但如果打得赢谁不会 03/02 09:25
13F：→ locka : 继续往下打？ 03/02 09:25
如果数据有效, 我想对男单的意义是: 不需要故意省力打 (女单则相反)
14F：→ locka : 我会觉得打到第五轮Elo+288的数值意义是，代表当下该 03/02 09:25
15F：→ locka : 选手的实力已经比Elo排名强，只是还没有反应到Elo上; 03/02 09:26
16F：→ locka : 而不是只要热身赛打五场我的能力就能比自己的 03/02 09:26
17F：→ locka : Elo加288的buff 03/02 09:26
不过女单却没有发现一样冠军加爆的情形(?)
的确 Elo 需要是稳定的才能有效代表实力, 而冠亚军很有可能 Elo 持续上升中
如果真的要拆解这个数据可能可以扩大追踪全英前後的 Elo 变化
虽然少数人的 Elo 可能还没稳定, 但覆盖比较多选手的 0~3 场应该相对平滑
而这个区段仍有两个重要的线索:
1. 有打比没打好
2. 女单固定下降, 男单固定上升 (也稍微提升了对 4~5 场数值的信心)
感谢提出这些有意义的讨论~~
数据不会说话 人才会说话 我也一直在想哪边可能不完备/有漏洞
※ 编辑: b1236711 (1.161.161.142 台湾), 03/02/2026 16:45:20
18F：推 locka : 女单没有加爆的原因不就是因为女单强的只有少数几个 03/02 17:21
19F：→ locka : 人吗？(我跟二楼大大看法一致) 打到冠亚军时几乎都 03/02 17:21
20F：→ locka : 是固定的人，所以第五轮原本的 Elo 排名就已经能反 03/02 17:21
21F：→ locka : 映该选手实力水准，於是在你的模型里加的分就不多 03/02 17:21
22F：→ b1236711 : 其实满有道理的 XD 所以我觉得 4-5 场不用太认真看 03/02 23:05
23F：推 locka : 我会觉得这个模型的问题是ABCDE变数彼此不是相互独 03/03 11:12
24F：→ locka : 立的，也就是「打5场的一定至少赢了4场、打4场的一 03/03 11:12
25F：→ locka : 定至少赢了3场…」，以统计的角度来说这样用在logis 03/03 11:12
26F：→ locka : tic model很奇怪，用log loss进步百分比来判断模型 03/03 11:12
27F：→ locka : 有效性也不是很严谨（所谓达到显着差异是有明确定义 03/03 11:12
28F：→ locka : 的）不过在机器学习领域好像都不用管这些，反正fit 03/03 11:12
29F：→ locka : 出贴近结果的模型就好（茶） 03/03 11:12
30F：→ b1236711 : 其实我是故意设计成独立的 如果出来有连续性就更有 03/03 16:39
31F：→ b1236711 : 信心(?) 03/03 16:39
32F：→ locka : 欸抖…我是说你的变数没独立，不是有独立XD 03/03 17:31
33F：→ b1236711 : 这几个数字的性质上是有关的 但我在建模型的时候 03/03 21:54
34F：→ b1236711 : 4场的就是4场的人 2场的就是2场的人 是当独立变数 03/03 21:54
35F：→ locka : 你没有看懂我为什麽说他们不是独立变数… 然後你说 03/04 00:29
36F：→ locka : 的也不是独立变数的意思… 03/04 00:29
37F：→ locka : 不过我想是我的问题，我一直在用统计的角度思考(my 03/04 00:30
38F：→ locka : bad)，但对机器学习领域来说本就无须这麽严谨，模型 03/04 00:30
39F：→ locka : 预测力最重要~ 03/04 00:30
40F：→ locka : 还是建议多思考变数选择的逻辑，并请小心解读 insig 03/04 00:30
41F：→ locka : ht… anyways, good job!! 03/04 00:30