Ratings from 138320 games rating uncertainty
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5 000826-magnanime 4398 ± 20
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7 000954-golden-phoenix 4390 ± 21
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9 000876-bulldog 4371 ± 20
10 000981-caesar 4370 ± 23
11 001005-modeste 4367 ± 25
12 000960-minotaur 4360 ± 22
13 000993-illustrious 4357 ± 25
14 000988-duke 4356 ± 27
15 000865-unity 4341 ± 20
Worst model 000001-trident 0 ± 317

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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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
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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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000807-valiant 4035 176
000806-san-josef 3594 176
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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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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
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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
000158-marigold 3414 251
000157-crown 3169 290
000156-namur 2760 260
000155-colossus 2188 410
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000109-aeneas 3270 230
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000108-dauntless 2852 230
000107-royal-sovereign 3254 280
000106-repulse 3170 240
000105-wasp 2850 280
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000060-sultan 1740 210
000059-alaric 2275 210
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000058-victorious 1763 210
000057-trusty 1476 210
000056-alkmaar 1765 211
000055-hydra 2017 200
000054-parthian 1322 200
000053-favorite 1346 200
000052-monarch 1448 201
000051-achilles 1495 200
000050-medusa 1623 200
000049-indefatigable 1521 200
000048-moderate 1479 200
000047-opportune 1564 200
000046-vindictive 1583 200
000045-fury 1625 190
000044-research 1557 190
000043-waterloo 1552 190
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000040-grief 1611 190
000039-portia 1509 191
000038-defence 1526 190
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000036-san-nicolas 1327 190
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000011-tremendous 666 160
000010-trafalgar 444 (±84) 110
000009-theseus 486 (±82) 100
Model Rating
We use python choix to calculate bradley-terry model ratings then multiplying by 400 / ln(10) to approximate elo
Games
000008-constant-warwick 494 (±90) 90
000007-intrepid 542 (±93) 80
000006-minotaur 359 (±129) 70
000005-lightning 784 (±95) 60
000004-prometheus 764 (±98) 60
000003-arachne 758 (±96) 60
000002-dispatch 63 (±317) 60
000001-trident 0 (±317) 60