Critérios e memória de cálculo

Pontuação

Como os pontos são calculados e por que cada métrica aparece.

Regra do grupo · versão 2

Desempenho médio + um pequeno bônus por destaque

Esta é uma proposta interna para o Protocolo Flex. O DeepLOL fornece as notas e os selos; os bônus de +5 por MVP e +2 por ACE são escolhas do grupo, sem validação como medida universal de justiça.

1. Pontos finais

P = (Σ sᵢ + 5M + 2A) / n

sᵢ: AI-Score original da partida i. n: número de partidas jogadas no recorte. M: quantidade de MVPs. A: quantidade de ACEs.

O que mede: média das notas do DeepLOL, acrescida do bônus médio por destaque. A faixa possível é de 0 a 105, considerando AI-Scores de 0 a 100 e no máximo um selo por jogador em cada partida.

Por que usar: cada jogo tem o mesmo peso. Melhorar uma nota aumenta a pontuação final; nenhuma partida é descartada. Usar média evita que a simples quantidade de jogos, por si só, gere mais pontos.

Exemplo: em oito jogos, +10 em qualquer AI-Score aumenta P em 10 / 8 = 1,25. Um MVP adicional aumenta P em 5 / 8 = 0,625. Um ACE adicional aumenta P em 2 / 8 = 0,25.

2. Bônus de MVP e ACE

B = (5M + 2A) / n

MVP: +5 pontos na respectiva partida. ACE: +2 pontos na respectiva partida. Sem selo: +0. O bônus entra na média; não é somado integralmente à média final.

Por que bônus diferentes: por decisão do grupo, o MVP recebe maior reconhecimento (+5), enquanto o ACE também é valorizado (+2). Essa regra favorece o destaque da equipe vencedora; ela não representa equivalência entre os dois selos. O resultado coletivo continua visível como estatística do grupo.

Por que +5 e +2: são os pesos definidos pelo grupo. Eles valorizam os selos, mantendo o AI-Score como principal componente. São decisões de desenho, não valores estatisticamente comprovados. Alterações futuras devem ser combinadas antes do recorte a que se aplicarão.

Os selos já são relacionados à avaliação do DeepLOL. O bônus dá deliberadamente um peso adicional a esse reconhecimento; não constitui uma nova evidência independente de desempenho.

3. Métricas de apoio

Média original do AI-Score

μ = Σ sᵢ / n   ·   P = μ + B

Mostra a avaliação original da fonte, separada do bônus. Assim, é possível verificar quanto da pontuação veio das notas e quanto veio dos selos.

Mediana das notas originais

n par: Md = (s₍ₙ/₂₎ + s₍ₙ/₂₊₁₎) / 2
n ímpar: Md = s₍₍ₙ₊₁₎/₂₎

Primeiro ordenam-se as notas da menor para a maior. A mediana é o valor central, ou a média dos dois centrais. Ela ajuda a interpretar a média quando há um resultado excepcionalmente alto ou baixo. Não adiciona nem desconta pontos.

Média dos menores 25%

k = ⌈n / 4⌉
L₂₅ = (s₍₁₎ + … + s₍ₖ₎) / k

⌈ ⌉ significa arredondar para cima. Com oito jogos, k = 2: usam-se as duas menores notas. Quanto maior esse valor, melhores foram os resultados na parcela inferior do recorte. Ajuda a acompanhar regularidade; não estabelece um piso garantido para jogos futuros e não altera os pontos.

Colocação média

C = Σ cᵢ / n

cᵢ é a colocação entre os dez participantes da partida, de 1º a 10º. Menor é melhor. É uma leitura complementar da mesma fonte; não entra novamente na pontuação, evitando atribuir um terceiro peso ao mesmo desempenho.

4. Conferir um jogador

O detalhamento abaixo usa os dados reais das oito partidas disponíveis desta sessão.

PartidaAI-ScoreSeloBônusPontos no jogo

5. Critérios e limites

  • Todas as partidas do recorte entram no cálculo, incluindo derrotas e notas baixas. Não se exclui um jogo por ele prejudicar a média.
  • A classificação usa P antes do arredondamento. A tela exibe duas casas decimais. Empates exatos compartilham a mesma posição.
  • A mediana e os menores 25% ajudam a interpretar a regularidade. Não são penalidades nem bônus ocultos.
  • Não se desconta desvio padrão: resultados sempre baixos podem ser pouco variáveis, e uma ótima partida também pode aumentar a variação.
  • A taxa de vitória é do grupo nesta sessão, pois os cinco jogaram as mesmas partidas. Não acrescenta bônus individual.
  • Comparações entre períodos precisam considerar número de jogos, funções, campeões e contexto. Oito partidas não demonstram a habilidade geral de alguém.
  • AI-Score e selos são avaliações do DeepLOL. O painel não demonstra neutralidade do avaliador entre funções e campeões.
  • Notas não medem intenção, esforço ou cumprimento do protocolo. Um resultado baixo não caracteriza automaticamente uma infração.
  • Os dados são estáticos. O recorte solicitado é 17–18/10/2026; a cobertura integral desses dias não foi confirmada.