在阅读了一些关于 Elo 评级系统的内容后，我正在尝试实施一个。我对公式中的默认值有一些疑问。
如果玩家 A 的评分为，而玩家 b 的评分为。然后与
和
两个主要公式是：
，
其中是预期得分，也是玩家 A 击败玩家 B 的概率，是玩家根据预期得分和实际得分得出的新排名，如果他们赢了，则为 1，如果输了，则为 0。
我的问题是数字 400 和 10 是从哪里来的？他们是任意的吗？我知道在 Elo 中，有一对相差 200 分的玩家，预测更好的玩家获胜的概率约为 75%，这就是为什么选择 400 来满足这个条件吗？我的猜测是，这是因为 Elo 假设玩家评分是高斯分布的，并且它们都有相同的标准差。10 怎么样，为什么它被提升到指数？我所知道的是公式来自布拉德利-特里模型。最后，我读到 Elo 系统中的默认平均评分是 1500，这是否也与 400 相关？
我发现了一个稍微不同的计算公式：E = 1/(1+10^((ra-rb)/400))。并且公式中包含的数字 400 是由 Arpad Elo 选择的，因此 Elo 数字尽可能与 Kenneth Harkness 以前使用的评级系统的数字兼容。事实上，人们可以将 Harkness 模型视为对 Elo 模型的逐步线性逼近。如果玩家 A 和 B 的评分差，即 |R_B - R_A| 超过 400 点，使用数字 400（或 -400）代替实际差异。
关于最后一个问题（最后，我读过 Elo 系统中的默认平均评分是 1500，这是否也与 400 相关？），答案是：没有。
起始等级是任意的（在 Elo 中，如在 Glicko 中等。例如，在我们的排名系统 rankade 中，玩家从 2000 年开始），无论您选择什么数字都没有关系。
从 1500 开始 Elo 会导致
但这些似乎都不是选择它的主要原因。
即使这不是你的问题，大多数争论可能确实是关于常数值。