01 · Raw
경기 데이터 수집
킬/데스/어시, 골드 차이, 오브젝트 처치, CS 등 게임별 원시 지표를 취합합니다. 같은 3K/1D/8A라도 상대 강도가 다르면 가치가 다릅니다.
Faker 3K/1D/8A @ vs BRO vs vs T1 — 단순 수치만으로는 판단 불가
90초 요약
모델이 작동하는 방식
바위게랩스는 6단계 파이프라인으로 경기 원시 데이터를 신뢰 가능한 선수·팀 평점으로 변환합니다. 깊이 있는 수식이 필요하다면 분석가용 문서를 참고하세요.
02 · Expected
기대값 계산
상대 팀 ELO 기반으로 이 경기에서 기대되는 스탯 범위를 산출합니다. 강팀 상대에서의 평범한 성적 > 약팀 상대에서의 화려한 성적.
ELO 1800팀 상대 기대 KDA 3.2 ± 0.8
03 · Residual
잔차 (초과/미달)
실제 성적 − 기대값 = 잔차. 양수면 기대보다 잘했다는 뜻(over-perform), 음수면 기대에 못 미쳤다는 뜻.
실제 KDA 4.5 − 기대 3.2 = +1.3σ 초과 달성
04 · Value
팀 기여도 환산
잔차를 팀 내 라인별 가중치로 환산합니다. 정글·미드는 높은 가중치, 서포터·탑은 다른 척도를 적용해 포지션 간 공정 비교를 가능하게 합니다.
MID × 0.24, JGL × 0.22, TOP × 0.18, ADC × 0.20, SUP × 0.16
05 · Rating
ELO 업데이트
경기 결과와 예상 승률 차이를 K-팩터로 곱해 ELO를 갱신합니다. 이변이 클수록 변동 폭이 크고, 예상대로 이긴 경기는 작게 변합니다.
ELO 1700 팀이 1500 상대 승: +8pt / 패: −22pt
06 · Confidence
신뢰도 산출
경기 수, 표본 시즌, 로스터 안정성으로 신뢰구간을 결정합니다. 신규 선수·팀은 넓은 구간 = Provisional, 충분한 표본이 쌓이면 High.
10경기 이하 → Provisional | 50경기+ → High Confidence
Raw → Expected → Residual → Value → Rating → Confidence
직접 계산해보기
인터랙티브 ELO 계산기
가상 매치를 설정하고 ELO 변동이 어떻게 계산되는지 확인하세요.
1700
1600
모델 예측 승률
64%
36%
팀 A팀 B
실제 결과
▼ 민감도 분석 (K·폼·표본·패치)▲ 민감도 분석 숨기기
유효 K = 24.0 (K_기본 × 폼 × 표본 × 패치)
팀 A
1709
+8.6
기존 1700
팀 B
1591
-8.6
기존 1600
ScuttlerLabs ELO는 FIDE 공식 기반 + 리그 오브 레전드 팀 파워 지표 보정. 실제 시스템과 단순화 차이 있음.