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Adaptateur de rang fondé sur des temps de course latents normaux indépendants. Il transforme les probabilités gagnant d’une méthode de base en probabilités marginales de rang.
Échantillons et modèles présentés séparément par discipline · 0 artefact(s)
Henery n’est pas un modèle entraîné séparément. Chaque calcul indique sa méthode de base; l’approximation marginale ne fournit pas, à elle seule, les probabilités conjointes des ordres complets.
Pour un peloton de n partants, Henery approxime la probabilité qu’un cheval soit au rang k à partir de sa probabilité gagnant pᵢ : Φ(z₀ + (zᵢ − z₀) μₖ:ₙ / μ₁:ₙ), avec zᵢ = Φ⁻¹(pᵢ), z₀ = Φ⁻¹(1/n) et μₖ:ₙ l’espérance de la kᵉ statistique d’ordre de n lois normales standard. iTurf renormalise chaque rang séparément afin que les probabilités marginales totalisent 1.
Sur les neuf courses rétrospectives appariées, Henery donne un Brier Top 3 de 0,215051 avec base Bayésienne contre 0,214754 pour Harville; avec Plackett–Luce en base, les scores sont 0,214777 et 0,214887. Les écarts sont quasi nuls et alternent selon la course. Le gagnant ne change pas puisque le vecteur de probabilités gagnant est conservé. La course affiche le modèle de base utilisé. Le Top 3 Henery et le Top 3 Harville sont calculés depuis le même vecteur gagnant pour permettre une comparaison équitable. Cette approximation ne produit pas une distribution des combinaisons exactes.
Plackett–Luce · Candidat bayésien · Fiche archivée : 70_Projects/200.01.iTurf/0.Sources/Papers/1981_Henery_Permutation_Probabilities_Horse_Races.md · Article original
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| Date | Course | Heure de calcul | Mode | Top 5 · probabilité de victoire | État |
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