아래 자료는 체스러브님 홈페이지에서 퍼왔습니다.
레이팅（rating）에 관하여
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레 이팅의 원래 사전적 의미는 "시험의 평점, 등급, 급수 또는 신용도" 등을 나타내는 단어입니다. 1950 년경체스 에서 채용되어 체스의 실력을 나타내는 포인트（point）제도로 현재 사용되고 있습니다.
서로 다른 등급의 사람이 체스시합 결과의 승패에 따라 서로 포인트（point）를 걸고,승리하면 포인트가 늘고 패배하면 포인트가 줄어드는 방식이라고 생각하면 쉬울 것 입니다.
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| 두 사람의 체스（chess）초보자가 있다고 가정해보면 여러 조건이 동일하다고 하여도 이미 그 시점에서 실력에는 차이가 분명 있을 것입니다．게임의 세계에 있어서 승패의 결과는 분명하게 나타날 수 있어도 절대적인 실력의 편차를 구하는 것은 사실 애매한 문제인게 사실입니다 「A는 B보다 강하다」또는 「C는 B보다 약하다」라는 것을 수치화 한다는 것이 말처럼 그리 호락호락 한 것이 아닙니다. 프로 스포츠（sports）등에서 1차 리그（league）와 2차 리그（league）로 분리되어 등급을 구분하는 것을 볼 수 있듯이, 체스（chess）에도 이런 클래스（class）를 나누기 위해 레이팅（rating）제도가 도입되었는데 각각 플레이어의 객관적인 실력이 전체 플레이어들 중에서 어느 위치에 와있는가를 나타내기 위해 가장 타당성이 높은 레이팅（rating）제도가 현재채용되고 있는 것입니다．
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| 레이팅（Rating）의 승률 이론과 분포에 관하여 |
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승비율이 ３:1일 때 레이트（rate）가 보통 200 점 정도 차이 난다고 보는 것이 기본 원칙입니다．이 원칙에 따른다면 레이팅（rating）은 다음과 같은 범위에 분포하고 있다고 볼 수 있습니다. (매년 약간의 변화 있슴)
최고는 2800점 （그라운드 마스터는 2500）
승률 75％（정확하게는 76％）가 레이팅（rating） 200 점수차
예를 들어，A 라는 사람이 B 라는 사람의 3배 정도 실력이라고 가정을 해보겠습니다. 그럼 이 두 사람이 동일한 시간 내에 무수한 해답이 있는 체스（chess） 문제를 푼다고 한다면 B가 １개의 해답을 푸는 사이에 A는 3개의 해답을 푼다고 볼 수 있습니다 ．즉 A는 B의 ３ 배의 확률로 정답을 풀 수 있는 가능성을 가진다는 뜻이 되겠죠 만약 이 두사람 이시합을 한다면 당연히 A 가 이길 가능성이 훨씬 높을 것입니다 더 쉽게 말해 A와 B가 대전하면 A가 3승1패 한다는 뜻입니다 ．여기에서 A의 레이팅（rating）1600 이면 B의 레이팅（rating）은 200점 적은1400을 주는 것 입니다．
상위 레벨자와의게임 중 보통100점 점수차는 ３게임 중 2게임 이기고，200 점수차는 4 게임 중 ３게임 400 점수차는 ９할 의 확률로 승리한다는 것을 목표로 해 두면 좋을 것입니다. 이것을 퍼센테이 지로 바꾸어보면100 점차의 승률은 64％，200 점의 승률은 76％，400 점차는 92％ 가 되겠네요 만약 두 플레이어의 능력이 큰 차이가 없다면，위의 이론보다도 상위자의 승률은 조금 떨어지게되고（하위자가 이기는 확률이 이론보다도 높게)
두 플레이어의 차이가 크면 상위자의 승률은 보다 높게（하위자가이길 수 있는 확률은 이론보다도 낮다）책정된다고 말할 수 있겠습니다. |
| 레이팅（Rating）의 계산 방법
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어떻게 하면 계산을 쉽게 할 수 있을까? 가장 심플（simple）한 방법은，간이법이라고 불리는 계산 방법입니다．어디까지나 간이방식이므로 실제 결과와 다소 다르게 나올 수있습니다 ．정확한 방법은 운영자의 능력 부족으로 ........ ^^
이방법으로 대강 암산하여 개인의 레이팅 목표에 잡는 것이현실적일 것입니다．
레이트（rate）의 득실 점
R＝16-0.04x 레이트（rate）차이
예) 레이팅 1300과 1200인 사람이 대결해서 1300의 사람이 이기면 ，R=16-0.04x(1300-1200)=+11，로 11점 가산되고 1200의 사람은 11점 감산됩니다．한편 1200의 사람이 이기면 ，R=16-0.04x(1200-1300)=+21， 로 21점 가산되고 1300의 사람은 21점 감산됩니다． 이 간이 계산식의 단점은 400 점 이상 레이트（rate） 차이나는 상위자는 이기고도 변동이 없는 것으로 되어 버립니다．조금 전의 승률 이론으로 가면 ，큰 레벨 차이의 상위자라도 100％이긴다고 말할 수 없는 상황에서 이기고도 레이팅 감소라는 어이없는 결과가 나오기 때문에 레이팅 차이가나는 상위 플레이어의 게임 거부라는 필연의 선택이 나타날 수도 있게 됩니다. |
각각 의 레이팅 제도
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레이팅제는 국제 체스 연맹（FIDE）이나 미국 체스 협회（USCF）가 일반적입니다만 ，인터넷에서도 인터넷·체스 클럽 (ICC) 나 프리 인터넷 체스 서버（FICS）는 물론，Yahoo 게임 등도 Elo 에 근거하고 있습니다．
각각의 단체마다 약간의 레이팅 성격이 조금씩 다르다는 이야기인데 예를 들면，USCF 레이팅는 FIDE 레이팅 보다 약 100 포인트정도 높은 경향에 있습니다. 레이팅 의 불확실성（특히 초보자 등 ...)에 대처하고，또한 레이팅 의 인플레이션（inflation）과 디플레이션 deflation）에 대처하기위해가끔 규정이나 계산 방법에 변경이 추가된 결과입니다．또 승률 분포의 계산 방법도 여러 가지가 있고，FIDE가 채용하고 있는 승률 이론은 정규 분포，USCF 는 Bradley-Terry 모델을 따르는 등 몇몇 차이가 있습니다.
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●FIDE
레이트（rate）의 변동량을 R이라고 합니다
레이트（rate） 차이가 0-200의 경우
R＝12-0.03x 레이트（rate） 차이
레이트（rate） 차이 200－450의 경우
R＝10.8－0.024x 레이트（rate） 차이
예를 들면，R1300과 1200의 사람이 대전하고，1300의 사람이 이기면 ，R=12-0.03x(1300-1200)=+9，로 9점 가산되고 1200의 사람은 9점 감산됩니다．한편 1200의 사람이 이기면 ，R=12-0.03x(1200-1300)=+15，로 15점 가산되고 1300의 사람은 15점 감산됩니다．
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●USCF
임시 레이트（rate）는 대전 상대에 의해 결정됩니다．
새로운레이트（rate） ＝ 상대 레이트（rate） 평균 ＋ 400×（승점－패점）／시합 수
예를 들어 세 번 시합하고 상대가 1200,1400,1600 이였고 2승1패라고 한다면 승점은2 ,패점은 1이 되는 것 입니다.또 대전 상대의 평균 레이트（rate）는 1400 이 됩니다. 보통 새로운 레이팅 전에임시 레이트（rate）가 적용되는데 일반적으로 20게임 (25)정도 까지를 기준으로잡고 있습니다． 정식 레이트（rate）는 이것보다도상당히 복잡한 계산 방식을 채용하고 있습니다．복잡한 관계로 전용 프로그램이 있을 정도라고 합니다.
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레이팅（rating） 차이와 승률，레이트（rate） 변동 조견표
아래에 ，레이트（rate） 차이에 따른 ，승률과 레이트（rate） 변동의 조견표 가 있습니다. 레이트（rate）의 변동은 도표와 다를 수 있으며 소수점은사사오입한 것입니다.기대 승률은 정규 분포에 근거하고 있고．FICS, USCF 승률 기대치는 Bradley-Terry 모델에 근거하고 있습니다. 이 표는 어디까지나 참고로만 사용하세요 ．
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Rating 차이
| Percentage Score | Rating증감정도 | FIDE | USCF, ICC, FICS, Yahoo | Higher | Lower | Higher | Lower | Higher | Lower | 00-03 | 50% | 50% | 12 | 12 | 16.0 | 16.0 | 04-10 | 51% | 49% | 12 | 12 | 15.7 | 16.3 | 11-16
17 | 52% | 48% | 12
11 | 12
13 | 15.4 | 16.6 | 18-25 | 53% | 47% | 11 | 13 | 15.0 | 17.0 | 26-32 | 54% | 46% | 11 | 13 | 14.7 | 17.3 | 33-39 | 55% | 45% | 11 | 13 | 14.4 | 17.6 | 40-46 | 56% | 44% | 11 | 13 | 14.1 | 17.9 | 47-49
50-53 | 57% | 43% | 11
10 | 13
14 | 13.8 | 18.2 | 54-61 | 58% | 42% | 10 | 14 | 13.4 | 18.6 | 62-68 | 59% | 41% | 10 | 14 | 13.1 | 18.9 | 69-76 | 60% | 40% | 10 | 14 | 12.8 | 19.2 | 77-83 | 61% | 39% | 10 | 14 | 12.5 | 19.5 | 84-86
87-91 | 62% | 38% | 10
9 | 14
15 | 12.2 | 19.8 | 92-98 | 63% | 37% | 9 | 15 | 11.8 | 20.2 | 99-106 | 64% | 36% | 9 | 15 | 11.5 | 20.5 | 107-113 | 65% | 35% | 9 | 15 | 11.2 | 20.8 | 114-116
117-121 | 66% | 34% | 9
8 | 15
16 | 10.9 | 21.1 | 122-129 | 67% | 33% | 8 | 16 | 10.6 | 21.4 | 130-137 | 68% | 32% | 8 | 16 | 10.2 | 21.8 | 138-145 | 69% | 31% | 8 | 16 | 9.9 | 22.1 | 146-150
151-153 | 70% | 30% | 8
7 | 16
17 | 9.6 | 22.4 | 154-162 | 71% | 29% | 7 | 17 | 9.3 | 22.7 | 163-170 | 72% | 28% | 7 | 17 | 9.0 | 23.0 | 171-179 | 73% | 27% | 7 | 17 | 8.6 | 23.4 | 180-184
185-188 | 74% | 26% | 7
6 | 17
18 | 8.3 | 23.7 | 189-197 | 75% | 25% | 6 | 18 | 8.0 | 24.0 | 198-206 | 76% | 24% | 6 | 18 | 7.7 | 24.3 | 207-215 | 77% | 23% | 6 | 18 | 7.4 | 23.7 | 216-220
221-225 | 78% | 22% | 6
5 | 18
19 | 7.0 | 25.0 | 226-235 | 79% | 21% | 5 | 19 | 6.7 | 25.3 | 236-245 | 80% | 20% | 5 | 19 | 6.4 | 25.6 | 246-256 | 81% | 19% | 5 | 19 | 6.1 | 25.9 | 257-262
263-267 | 82% | 18% | 5
4 | 19
20 | 5.8 | 26.2 | 268-278 | 83% | 17% | 4 | 20 | 5.4 | 26.6 | 279-290 | 84% | 16% | 4 | 20 | 5.1 | 26.9 | 291-302 | 85% | 15% | 4 | 20 | 4.8 | 27.2 | 303-304
305-315 | 86% | 14% | 4
3 | 20
21 | 4.5 | 27.5 | 316-328 | 87% | 13% | 3 | 21 | 4.2 | 27.8 | 329-344 | 88% | 12% | 3 | 21 | 3.8 | 28.2 | 345-346
347-357 | 89% | 11% | 3
2 | 21
22 | 3.5 | 28.5 | 358-374 | 90% | 10% | 2 | 22 | 3.2 | 28.8 | 375-387
388-391 | 91% | 9% | 2
1 | 22
23 | 2.9 | 29.1 | 392-411 | 92% | 8% | 1 | 23 | 2.6 | 29.4 | 412-432 | 93% | 7% | 1 | 23 | 2.2 | 29.8 | 433-449
450-456 | 94% | 6% | 1
0 | 23
24 | 1.9 | 30.1 | 457-484 | 95% | 5% | 0 | 24 | 1.6 | 30.4 | 485-517 | 96% | 4% | 0 | 24 | 1.3 | 30.7 | 518-559 | 97% | 3% | 0 | 24 | 1.0 | 31.0 | 560-619 | 98% | 2% | 0 | 24 | 0.6 | 31.4 | 620-735 | 99% | 1% | 0 | 24 | 0.3 | 31.7 | over735 | 100% | 0% | 0 | 24 | 0.0 | 32.0 |
참조한 사이트
Universal Warloads Wars The ELO Rating System
Wikipedia Elo Rating System
USCF Rating System
FIDE handbook 출처 : chesslove |
