朝着更公平的世界残疾系统：一种双参数方法

世界残疾系统用两个参数（课程评分和坡度评分）来描述每条课程，但每个玩家只有一个参数（残疾指数）。由于比赛结果依赖于得分均值和离散程度，这种不对称导致了经过校准的概念证明模拟中的系统性不公平：最有优势的玩家类型赢得的净比赛数量高达其公平份额的约1.8倍。基于得分历史的常态规范规则将经典课程的胜利份额拉回到大约0.83-1.12的平等胜利基准。它使用了两个已经在已发布得分差中潜在存在的玩家侧量：用于得分水平的玩家评级和用于轮次间离散的玩家波动性。估计波动性比估计平均值要噪声更大，但这不是一个新的数据收集问题；输入与计算残疾指数时使用的相同得分历史相同。一个更简单的仿射捷径，由玩家评级和汇总玩家坡度构建，在代数上类似于现有的课程侧公式，但对校准更敏感（当前模拟中的范围为0.58-1.85；需要外部验证）。我们从机制设计公式推导出正常基准和仿射近似，并证明了对齐定理：在仿射均值-离散线索下，仿射规则准确对齐均分得分和玩家评级目标，并在分位数近似准确时近似对齐比赛获胜激励。