Ratings from 103097 games rating uncertainty
Best model 000297-ariel 4966 ± 42
2 000291-san-josef 4919 ± 40
3 000295-mermaid 4852 ± 37
4 000502-orpheus 4844 ± 48
5 000307-clove-tree 4834 ± 37
6 000290-spartiate 4831 ± 37
7 000288-kite 4814 ± 38
8 000334-inflexible 4758 ± 36
9 000289-ariel 4758 ± 35
10 000292-victory 4748 ± 34
11 000313-lynx 4721 ± 35
12 000368-merlin 4720 ± 35
13 000287-archer 4717 ± 34
14 000326-victory 4710 ± 35
15 000376-black-prince 4709 ± 35
Worst model 000000-bootstrap 0 ± 107

Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
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000579-redoubtable 4107 176
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000568-ariel 4073 258
000567-bellerophon 4258 257
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000562-leander 4098 281
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000532-otter 4169 328
000531-golden-lion 4181 328
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
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000528-renown 3854 336
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000482-devastation 4307 385
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Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000480-magnificent 4309 384
000479-nassau 4318 385
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000441-affray 4280 360
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000433-perseus 4145 351
000432-trident 4136 352
000431-triton 4348 361
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000430-phoenix 4203 353
000429-conqueror 4295 368
000428-vanguard 4191 352
000427-magnificent 4209 354
000426-prometheus 4293 689
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000423-artful 4180 370
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000389-kent 4202 354
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000385-glorieux 3960 327
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000382-coronation 4581 336
000381-thunderer 4284 367
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000380-minden 4481 337
000379-andrew 4127 294
000378-minden 4155 327
000377-delfe 4465 309
000376-black-prince 4709 325
000375-fame 4190 314
000374-formidable 4502 302
000373-hope 4100 290
000372-irresistible 4407 297
000371-antelope 4271 296
000370-clove-tree 4443 301
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000368-merlin 4720 292
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000354-mermaid 4497 285
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000337-tremendous 4435 272
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000332-valiant 4414 270
000331-tiger 4280 278
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000330-audacious 4185 272
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000316-triumph 4167 267
000315-golden-horse 4324 294
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000305-dispatch 4519 270
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000297-ariel 4966 268
000296-fougueux 4539 268
000295-mermaid 4852 274
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000292-victory 4748 307
000291-san-josef 4919 269
000290-spartiate 4831 315
000289-ariel 4758 269
000288-kite 4814 267
000287-archer 4717 284
000286-astute 4461 277
000285-grief 4280 372
000284-fame 3933 268
000283-acheron 3805 283
000282-astute 3768 318
000281-batavier 3741 253
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000280-two-lions 4050 336
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000262-anchorite 4295 466
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000260-robust 4452 422
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000251-centaur 4597 489
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000232-hawke 4187 590
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Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000230-hannibal 4276 651
000229-atlas 3799 599
000228-magnificent 3753 624
000227-prospero 4466 637
000226-merlin 4176 609
000225-seagull 4204 650
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We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
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Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
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Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
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000029-acheron 1711 250
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