Esports Math
ИНДИВИДУАЛЬНАЯ ТЕЛЕМЕТРИЯ // МОДЕЛЬ ИГРОВЫХ ПРОПСОВ

Калькулятор импакта игрока и рейтинга с учетом роли (RAR) в CS2

Декомпозиция индивидуальной эффективности киберспортсмена с нормализацией по тактической роли. Расчет синтетического HLTV Rating 2.1, Impact Rating, RAR (z-score) и математически справедливых тоталов фрагов для фэнтези-рынков.

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕЛЕМЕТРИЯ ИГРОКА НОРМА: ГАУСС TIER-1
0.76
0.64
79.5
72.5%
24.0%

Многомерный тактический радар

ПРОФИЛЬ: ЭНТРИ-ФРАГЕР
КОМПОЗИТНАЯ ОЦЕНКА TIER A ЗВЕЗДА
СИНТЕТИЧЕСКИЙ RATING 2.1
1.18 Импакт: 1.22
РЕЙТИНГ С УЧЕТОМ РОЛИ (RAR)
+1.07 σ ВЫШЕ НОРМЫ РОЛИ
ПРОЦЕНТИЛЬ СРЕДИ TIER-1 ПРО Топ 14%
СПРАВЕДЛИВЫЙ ТОТАЛ ФРАГОВ (22 Р.) 16.5 фрагов
ПЕРЕВЕС В ФЭНТЕЗИ-ПРОПСАХ
P(Больше 15.5 фрагов): 59.2%
P(Меньше 17.5 фрагов): 57.8%

Часто задаваемые вопросы

Почему стандартный рейтинг HLTV дискриминирует опорников и капитанов? ▼

Опорники B-сайтов принимают выходы в соло с выживаемостью менее 35%, что занижает их KAST и повышает DPR. RAR нормализует оценку относительно выборок игроков того же амплуа: RAR = (Rating - μ_role) / σ_role.

Как калькулятор рассчитывает справедливую линию тотала фрагов? ▼

Модель умножает ожидаемую продолжительность карты (в среднем 21.4 раунда в MR12) на KPR игрока с поправкой на темп роли, моделируя распределение через Отрицательное Биномиальное распределение.

Что показывает 5-осевой радарный график? ▼

Нормализованные процентили по 5 векторам: Fragging (KPR), Damage (ADR), Impact (энтри и мультикиллы), Survival (обратный DPR) и Consistency (KAST%). Позволяет моментально выявить сильные и уязвимые зоны игрока.