Esports Math
APPLIED PROBABILITY INSTITUTE // ОТКРЫТАЯ НАУКА

Исследовательский хаб и открытые киберспортивные датасеты

Воспроизводимые эмпирические исследования, телеметрия 10 000 соревновательных карт CS2 и Dota 2 и открытые датасеты рейтингов и рыночных аномалий.

ПРЕПРИНТ ИССЛЕДОВАНИЯ // 10 000 КАРТ APPLIED PROBABILITY INSTITUTE • МАРТ 2026

Исследование телеметрии 10 000 карт: экономические каскады и неэффективность лайв-линий CS2

Математический анализ сходимости на Tier-1 турнирах, доказывающий системные ошибки букмекеров в оценке пистолетного моментума и защитных камбэков за CT.

CSV ДАТАСЕТ (1.4 КБ)

Глобальные рейтинги Tier-1 команд CS2 (2026)

Рейтинги Elo и Glicko-2, отклонения RD, волатильность формы и винрейты за последние 90 дней для топ-30 команд мира.

Скачать CSV (1.4 КБ) ↓
CSV ДАТАСЕТ (2.1 КБ)

Матрица винрейтов 7 карт Active Duty CS2

Эмпирический процент побед и число сыгранных карт для Mirage, Inferno, Anubis, Nuke, Ancient, Vertigo и Dust II.

Скачать CSV (2.1 КБ) ↓
ВАЛИДАТОР PYTHON 3

Скрипт верификации данных (Python 3)

Открытый тестовый скрипт, проверяющий границы диапазонов, целостность колонок и математические аксиомы без внешних библиотек.

Скачать Python скрипт (.py) ↓

Эмпирическая матрица командных рейтингов (Превью)

Выборка проверенных Tier-1 команд, ранжированных по показателю Glicko-2:

ВЕРИФИЦИРОВАННЫЙ ДАТАСЕТ
Ранг Команда Регион Elo Rating Glicko-2 RD Винрейт 90D
#1 Natus Vincere EU 1984 1965 ±42 71.4%
#2 Team Spirit CIS 1972 1958 ±45 70.2%
#3 FaZe Clan EU 1945 1930 ±48 67.5%
#4 Vitality EU 1938 1925 ±44 68.0%
#5 MOUZ EU 1912 1904 ±46 66.2%
#6 G2 Esports EU 1905 1892 ±52 64.8%

Открытая наука и академическая воспроизводимость

Все датасеты, эконометрические матрицы и верификационные скрипты публикуются под открытой международной лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY-4.0).

ШАГ 01

Скачайте CSV-датасеты напрямую или загрузите весь пакет открытых данных.

ШАГ 02

Запустите скрипт проверки на Python для валидации аксиом вероятностей и границ.

ШАГ 03

Используйте проверенные рейтинговые векторы в своих аналитических моделях и ставках.

🔬 GitHub Open Research Repositories (MIT / CC-BY-4.0)

Исходный код алгоритмических движков, Python-скрипты верификации и открытые датасеты доступны в публичных репозиториях.

Репозиторий на GitHub →