Wie korrelieren das Alter und die anfängliche Bewertung mit der Abnahme der Spielstärke mit dem Alter?

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Der aktuelle Rausis-Telefon-Betrugs-Skandal sah, dass sich ein Spieler mit einer anfänglichen Bewertung von ungefähr 2500 in seinen 50ern in 6 Jahren um ungefähr 200 Bewertungspunkte verbesserte. Diese Verbesserung war bemerkenswert, da von älteren Spielern erwartet wird, dass sie mit zunehmendem Alter schwächer werden.

Vor ein paar Wochen, bevor der Skandal ausbrach, fand er sogar Beachtung, mit dem Hinweis, dass er das System hackt, indem er meistens viel schwächere Spieler spielt und die 400-Punkte-Regel ausnutzt .

Hat es eine Analyse gegeben, die den Zusammenhang zwischen Alter und Bewertung einerseits und dem erwarteten Rückgang andererseits zeigt?

Zum Beispiel bin ich in meinen 60ern und mein FIDE-Rating liegt bei 1700. Wie viel Rückgang kann ich in den nächsten 10 Jahren erwarten? Wäre das für einen 2200-Meister in seinen 60ern viel anders? Für einen 2500 GM? Für 1500 Spieler?

Es gibt einen Blog-Artikel auf chess.com, der die Daten für nur einen Monat betrachtet, was in vielerlei Hinsicht unbefriedigend ist. Es zeigt eine grafische Darstellung der Durchschnittsbewertung in 5-Jahres-Bereichen, jedoch ohne Analyse nach Spielern mit ähnlichem Anfangsalter und ähnlichen Bewertungen, um festzustellen, wie stark der Rückgang in einem bestimmten Zeitraum ist.

Die Daten sind da. Die FIDE veröffentlicht mehr als 18 Jahre Ratingdaten, die zum Download zur Verfügung stehen. Olimpbase hat Daten zum Download verfügbar , die weitere 30 Jahre zurückreichen, obwohl damals nur starke (Master-Level-) Spieler Bewertungen hatten.

rating

— Brian Towers
quelle

Nun, Ihr "erwarteter" Rückgang ist nicht unbedingt ein präziser Begriff, da ihn mehrere Faktoren stark verändern werden. Sie können sogar Ihre Kraft steigern, wenn Sie hart genug arbeiten. Es ist auch nicht dasselbe, wenn Sie 61 oder 69 Jahre

— David

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@ David In der Tat. Wenn Sie sich mit Statistik auskennen, wissen Sie auch, dass "präzise" nicht im Zusammenhang mit Durchschnittswerten verwendet werden sollte. Ein Durchschnitt ist in Verbindung mit einer Standardabweichung (Varianzmaß) viel nützlicher. Wenn zum Beispiel der durchschnittliche Rückgang für einen Spieler mit meiner Wertung und meinem Alter 100 und der Sd 50 ist, dann hatten 95% der Spieler in dieser Gruppe einen Rückgang zwischen 0 und 200, aber ungefähr 2,5% haben sich tatsächlich verbessert und ungefähr 2,5% sind um gesunken mehr als 200.

— Brian Towers

Nun, ich bin tatsächlich ein professioneller Statistiker (Sie gehen übrigens von einer Normalität der Beobachtungen aus, für die es keine besonderen Beweise gibt). Mein Standpunkt ist, dass ein solcher Durchschnitt irrelevant wäre, da die Informationen, die Sie über sich selbst haben, weitaus mehr sind Relevanter als die Informationen, die jeder von uns über Spieler in Ihrem Alter haben könnte, wenn er sich die FIDE-Liste ansieht. Anders ausgedrückt, das Gesamtbevölkerungsmittel (oder das Konfidenzintervall) ist eine sehr schlechte Schätzung Ihres speziellen Falls

— David,

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Ich habe mir die Daten kurz angesehen und einige interessante Schlussfolgerungen gezogen.

Ich habe im Januar 2006-2019 Daten von der FIDE-Webseite verwendet.

Ich habe die Bewertungsänderung jedes Spielers in aufeinanderfolgenden Jahren berechnet und das Alter des Spielers im ersten der beiden als das Alter verwendet, in dem diese Bewertungsänderung stattgefunden hat. Dann habe ich einfach den Durchschnitt berechnet. Das Ergebnis ist folgendes:

Wie Sie sehen, erhalten Spieler im Durchschnitt nur bis zum Alter von 27 Jahren eine Bewertung, und danach verlieren sie die Bewertung in der Regel langsam. Kinder erhalten die meisten Bewertungen pro Jahr, was sehr intuitiv ist.

Bewertungsbereich 19-90 aus nächster Nähe:

Die Erhöhung des Ratingverlusts sieht linear aus.

Kumulative Ratingänderung:

Dies ist natürlich eine kumulative Veränderung seit dem 10. Lebensjahr.

Zweitens habe ich dasselbe getan, aber die Spieler in Gruppen aufgeteilt. Ich habe mir jeden Eintrag in den Daten angesehen und sie gemäß der darin erreichten Maximalbewertung in die entsprechenden Kategorien eingeteilt: Dies ist möglicherweise nicht die tatsächliche Höchstbewertung, sollte aber ein guter Hinweis auf ihre Spitzenstärke sein.

Die Gewinne sind hier viel größer. Könnte an der Tatsache liegen, dass der negative Beitrag von Spielern unter 1500 nicht enthalten ist. Intuitiv haben höher bewertete Spieler höhere durchschnittliche Bewertungsgewinne, aber die Abnahmerate scheint unabhängig von der Stärke ähnlich zu sein.

Der lineare Bereich aus nächster Nähe.

Wieder kumulativ.

— Ardweaden
quelle

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Hervorragende Antwort. Sie erwähnen nicht die Entwicklung im Bereich von über 70 Jahren (Umkehrung des Trends), die sich meiner Meinung nach leicht durch eine deutlich geringere Anzahl von Spielen pro Jahr erklären lässt (also weniger Chancen, die Bewertung zu verlieren).

— Annatar

Tatsächlich! An diese Erklärung habe ich definitiv nicht gedacht, deshalb habe ich sie zweckmäßigerweise vermieden ... Ehrlich gesagt, es könnte noch viel eingehender an diesem Thema gearbeitet werden, dies ist eher eine grobe Übersicht über das Gesamtbild.

— Ardweaden

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Wie in der Frage vorgeschlagen, habe ich FIDE-Bewertungsdaten von 1992 (als Aktiv / Inaktiv-Flags zum ersten Mal eingeführt wurden) bis September 2019 aus Olimpbase und FIDE entnommen und in eine Datenbank geladen, in der ich SQL-Abfragen für die Daten ausführen konnte Erhalten Sie Antworten auf diese Frage. Ich habe die durchschnittliche Abnahme der Spielstärke für Spieler in 5-Jahres-Altersgruppen von 15 bis 85 Jahren und in 100-Punkte-Spielstärkengruppen von 1500 bis 2700 Jahren untersucht.

Ich werde zuerst meine Schlussfolgerungen aus der Betrachtung der Daten präsentieren, gefolgt von einer kurzen Beschreibung meiner Methode, gefolgt von den Daten.

Schlussfolgerungen

Zunächst möchte ich betonen, dass es sich hier um Durchschnittswerte handelt. Individuen werden offensichtlich stark von den Durchschnittswerten abweichen.

Junge, schwache Spieler verbessern sich schneller als ältere, stärkere Spieler. Die Spieler der beiden schwächsten Bands, 1500 - 1700, verbesserten sich bis in die frühen 30er Jahre.
Spieler mit mittlerer Stärke (1700 - 2200) beginnen in den späten 20ern zuerst abzunehmen. In diesem Alter verbessern sich schwächere Spieler immer noch und stärkere Spieler behalten ihr Niveau bei.
Spieler mit mittlerer Stärke fallen im mittleren und frühen Alter schneller ab als schwächere und stärkere Spieler.
Schwächere Spieler sind variabler (haben eine höhere Standardabweichung) als stärkere Spieler, bis Sie Ihre 80er Jahre erreichen, wenn es für alle auseinander fällt.
Zum Schluss die Frage nach meinen Perspektiven beantworten. Ich bin in der Band 60-65 und 1700-1800, also kann ich mich auf einen erwarteten Rückgang von 139 Punkten in den nächsten 10 Jahren mit einer Standardabweichung von 118 "freuen". Natürlich erwarte ich, dass dies nicht geschieht. Ich gebe meiner derzeit niedrigen Bewertung die Schuld daran, dass letztes Jahr mehrere sehr unterbewertete Junioren überfallen wurden, und ich verspreche, dass ich mehr lernen werde (Daumen hinter dem Rücken drücken).

Methode

Für jedes Alters- und Bewertungsband habe ich den durchschnittlichen Bewertungsrückgang über einen Zeitraum von 10 Jahren und die Standardabweichung für jeden Spieler in der Band ausgewählt, der zu Beginn und am Ende des Zeitraums von 10 Jahren aktiv war. Ich habe diese Berechnungen auf mindestens 50 Datenpunkte beschränkt, daher die Lücken in den folgenden Daten für ältere Altersgruppen. Ich habe diese Abfrage über alle Daten in der Datenbank ausgeführt.

Für jeden Alters- / Bewertungspunkt gibt es zwei Zahlen. Der erste ist der durchschnittliche Rückgang. Wenn dies eine negative Zahl ist, bedeutet dies eine durchschnittliche Erhöhung der Bewertung. Die zweite Zahl in Klammern ist die Standardabweichung. Bei einer Normalverteilung würden 95% der Ergebnisse in einem Bereich von +/- 2 Standardabweichungen liegen. Die durchschnittliche Verbesserung / Abnahme ist jedoch mit ziemlicher Sicherheit nicht normal verteilt. Diese Zahl gibt jedoch einen nützlichen Hinweis auf die Variabilität.

Beispielsweise ist der erste Datenpunkt für das Altersband 15-20 und das Bewertungsband 1500-1600 -161 (174). Dies bedeutet, dass die durchschnittliche Wertungssteigerung für Spieler in dieser Band über einen Zeitraum von 10 Jahren 161 Punkte und die Standardabweichung 174 Punkte beträgt. Diese hohe Standardabweichung zeigt an, dass sich einige Spieler um ein Vielfaches gegenüber dem Durchschnitt verbessern werden, während einige Spieler möglicherweise bleiben ungefähr gleich oder sogar rückläufig.

Vergleichen Sie dies mit den Zahlen für das Altersband 50-55 und das Bewertungsband 2600-2700. Der durchschnittliche Rückgang liegt bei 43 und die Standardabweichung bei nur 28. Dies deutet darauf hin, dass die meisten, wenn nicht alle Spieler in dieser Band, eine leicht sinkende Bewertung aufweisen.

Ergebnisse

AgeBand = 15-20
1500 -     1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -  2400 -   2500 -    2600
-161 (174) -137 (169) -123 (152) -99 (141) -87 (132) -84 (118) -94 (112) -94 (107) -94 (9) -103 (8) -101 (65) -93 (47)

AgeBand = 20-25
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
-89 (158) -58 (151) -34 (130)   -28 (123) -21 (109) -15 (95) -23 (82)   -32 (79)  -30 (76) -35 (64) -35 (55) -28 (52)

AgeBand = 25-30
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
-71 (149) -19 (142)  2 (124)    20 (122)  29 (102) 16 (88)    7 (75)   -2   (69)    -1 (65) -4 (55)   0 (51)    1 (40)

AgeBand = 30-35
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
-53 (144) -18 (147)  21 (121)   37 (102)  48 (87)   35 (79)   29 (75)   16 (62)   17 (59)  14 (51)  16 (47)   18 (59)

AgeBand = 35-40
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
3 (125)   22 (123)  41 (116)    58 (100)  63 (93)   51 (79)   44 (69)   30 (60)   29 (56)  25 (47)  25 (48)   33 (38)

AgeBand = 40-45
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
25 (113)  22 (110)   70 (120)   73 (108)  80 (91)   66 (78)   57 (68)   42 (61)   38 (57)  35 (51)  38 (44)   38 (37)

AgeBand = 45-50
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
22 (135)  54 (121)   73 (111)   93 (100)  91 (93)   80 (80)   69 (70)   54 (66)   48 (57)  41 (51)  38 (43)   49 (34)

AgeBand = 50-55
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
23 (123)  85 (116)   91 (120)   106 (99)  109 (89)  95 (82)   81 (73)   66 (70)   57 (63)  53 (57)  43 (40)   43 (28)

AgeBand = 55-60
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
66 (127)  84 (103)   117 (106)  129 (106) 126 (103) 108 (89)  92 (76)   73 (72)   70 (67)  54 (54)  55 (47)   44 (38)

AgeBand = 60-65
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
93 (123)  123 (126)  139 (118)  146 (106) 136 (95)  117 (90)  105 (78)  87 (76)   82 (79)  70 (72)  93 (77)   

AgeBand = 65-70
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500 -    2600
96 (111)  123 (122)  144 (120)  141 (107) 152 (102) 124 (89)  112 (80)  108 (87)  91 (82)  81 (81)  69 (37)   

AgeBand = 70-75
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400 -   2500
96 (115)  119 (131)  147 (128)  153 (124) 161 (104) 135 (93)  125 (84)  115 (91)  93 (74)  63 (65)     

AgeBand = 75-80
1500 -    1600 -     1700 -     1800 -    1900 -    2000 -    2100 -    2200 -    2300 -   2400
119 (207) 156 (180)  171 (123)  167 (141) 173 (101) 156 (101) 138 (94)  126 (96)  134 (92)       

AgeBand = 80-85
1700 -     1800 -    1900 -     2000 -    2100 -    2200 -    2300
75 (167)   148 (186)  156 (169) 179 (102) 177 (118) 92 (174)

— Brian Towers
quelle