在阅读“如何不按平均评分排序”（http://www.evanmiller.org/how-not-to-sort-by-average-rating.html）后，我很想知道是否有同样的事情对于具有两个以上结果 (0,1) 甚至连续变量的变量。
例如，您如何将下限推广到亚马逊问题？显然有 5 个结果（用户给出的每个星数一个）。你会用什么衡量标准让 2000 票的 4.5 星比 2 票的 5 星更好？
此外，在我看来，这种问题可能有贝叶斯解释。我的意思是使用“如何不排序”中的公式离在分布中设置先验不远，也许是一个伯努利，参数是在项目所属的整个数据集/类别上推断出来的？有谁知道这个特定问题的参考？
很容易想到以下“解决方法”，它使多排名系统适应链接文章中讨论的“upvote/downvote”解决方案：
假设您拥有流行的 5 星评级系统。所以我们有很多票，每个票的值是：1、2、3、4 或 5。
要将这些评级“转换”为赞成/反对票，请使用以下规则：
For star rating -- Add
* - 0.00 to up votes and 1.00 to down votes (i.e. a full down vote)
** - 0.25 to up votes and 0.75 to down votes
*** - 0.50 to up votes and 0.50 to down votes
**** - 0.75 to up votes and 0.25 to down votes
***** - 1.00 to up votes and 0.00 to down votes (i.e. a full up vote)
在我们将 5 星评级降低到上/下评级后，我们可以继续进行 Evan Miller 文章中描述的通常的分数计算。
因为我不是统计学家或数学家，如果这有意义与否，我很想听听其他人的意见。