ตั้งแต่ปี 2010 · รองรับการใช้งานเครื่องมือกว่า 2 ล้านครั้งต่อเดือน
ตั้งแต่ปี 2010
เพิ่มใน Chrome

กล่องเครื่องมือของฉัน

โหมดอัตโนมัติ

ยังไม่มีเครื่องมือที่บันทึกไว้

อัปเกรดเป็นเวอร์ชันพรีเมียม
เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
เครื่องคำนวณอัตราส่วน K/Dตัวนับคะแนนเทนนิสตัวสร้างการเปิดหมากรุกแบบสุ่มตัวสร้างเป่ายิ้งฉุบเครื่องสร้างสายการแข่งขันแบบสุ่ม
หน้าแรก > อื่น ๆ > เครื่องมือทั่วไป
 

เครื่องคำนวณเรตติ้ง Elo

คำนวณการเปลี่ยนแปลงคะแนน Elo หลังการแข่งขันจากคะแนนทั้งสองฝ่าย ผลการแข่งขัน และค่า K-factor ดูคะแนนใหม่ คะแนนคาดหมาย ตารางสถานการณ์ชนะ/เสมอ/แพ้แบบสด และเส้นโค้งความคาดหวัง สำหรับหมากรุก อีสปอร์ต หรือระบบ Elo ใดก็ได้

ใช้งานฟรีไม่ต้องสมัครสมาชิกผลลัพธ์ทันที
เครื่องคำนวณเรตติ้ง Eloลองใช้เลย — ฟรี ▼
ตัวอย่างด่วน — คลิกเพื่อกรอกแบบฟอร์ม จากนั้นกดคำนวณ:

Embed เครื่องคำนวณเรตติ้ง Elo Widget

เกี่ยวกับ เครื่องคำนวณเรตติ้ง Elo

เครื่องคำนวณเรตติ้ง Elo แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเรตติ้งของคุณเปลี่ยนแปลงอย่างไรหลังจบเกมหนึ่งเกม ป้อนเรตติ้งของคุณ เรตติ้งของคู่แข่ง ผลการแข่งขัน และปัจจัย K จากนั้นเครื่องมือจะใช้ สูตร Elo แบบคลาสสิกเพื่อคำนวณเรตติ้งใหม่ คะแนนคาดหมาย (คะแนนที่คาดหวัง) และเรตติ้งที่ปรับแล้วของผู้เล่นทั้งสองคน นอกจากนี้ยังแสดงการจับคู่ของคุณบน เส้นโค้งค่าความคาดหวัง ของ Elo และแสดงว่าแต่ละผลลัพธ์ ได้แก่ ชนะ เสมอ หรือแพ้ มีค่าเท่าใด

ระบบเรตติ้ง Elo คืออะไร

ระบบเรตติ้ง Elo สร้างขึ้นโดยนักฟิสิกส์ Arpad Elo เป็นวิธีจัดอันดับผู้เล่นในเกมที่มีผู้เล่นสองคน เช่น หมากรุก ผู้เล่นแต่ละคนมีตัวเลขหนึ่งค่าที่แสดงระดับฝีมือของตน หลังจบแต่ละเกม ผู้ชนะจะได้รับแต้มและผู้แพ้จะเสียแต้ม ขนาดของการโอนแต้มขึ้นอยู่กับว่าผลการแข่งขันนั้นน่าประหลาดใจเพียงใด การชนะผู้เล่นที่แข็งแกร่งกว่ามากทำให้เรตติ้งเปลี่ยนแปลงมาก ส่วนการชนะผู้เล่นที่อ่อนกว่ามากแทบไม่ทำให้เรตติ้งเปลี่ยน ระบบนี้ถูกใช้มากกว่าหมากรุกในปัจจุบัน ทั้งในอีสปอร์ต ปิงปอง สแครบเบิล อันดับฟุตบอล และระบบจับคู่ผู้เล่นออนไลน์อีกมากมาย

สูตร Elo

การคำนวณมีเพียงสองส่วน ได้แก่ คำนวณคะแนนที่คาดหวังของคุณ จากนั้นปรับเรตติ้งตามผลลัพธ์จริงเมื่อเทียบกับคะแนนที่คาดหวัง

ขั้นที่ 1 — คะแนนที่คาดหวัง
$$E_{you} = \frac{1}{1 + 10^{(R_{opp} - R_{you})/400}}$$
ขั้นที่ 2 — การปรับเรตติ้ง
$$R'_{you} = R_{you} + K \times (S - E_{you})$$

\(S\) คือคะแนนจริงของคุณในการแข่งขัน: 1 เมื่อชนะ 0.5 เมื่อเสมอ และ 0 เมื่อแพ้ \(K\) คือปัจจัย K และ \(E_{you}\) คือคะแนนที่คาดหวังของคุณ การเปลี่ยนแปลงเรตติ้งมีค่าเท่ากับ \(K \times (S - E_{you})\) ดังนั้นหากคุณทำผลงานได้ตรงตามที่คาดไว้ เรตติ้งของคุณจะไม่เปลี่ยนแปลง

คะแนนที่คาดหวังคืออะไร

E = P(ชนะ) + 0.5 × P(เสมอ) หากเสมอได้ คะแนนคาดหมายไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่จะชนะ Elo เพียงอย่างเดียวไม่ได้ประมาณโอกาสชนะ เสมอ และแพ้แยกกัน การคำนวณนี้ใช้ค่า K เดียวกันสำหรับผู้เล่นทั้งสอง

ส่วนต่างเรตติ้ง (คุณ − คู่แข่ง)คะแนนที่คาดหวังของคุณความหมาย
−4000.09 (9%)เป็นรองอย่างมาก
−2000.24 (24%)เป็นรอง
−1000.36 (36%)เป็นรองเล็กน้อย
00.50 (50%)คู่แข่งสูสี
+1000.64 (64%)เป็นต่อเล็กน้อย
+2000.76 (76%)เป็นต่อ
+4000.91 (91%)เป็นต่ออย่างมาก

ปัจจัย K คืออะไร

ปัจจัย K ควบคุมว่าเกมหนึ่งเกมจะทำให้เรตติ้งเปลี่ยนแปลงได้มากเพียงใด ค่า K สูงทำให้เรตติ้งตอบสนองเร็ว ซึ่งมีประโยชน์เมื่อยังไม่ทราบระดับฝีมือที่แท้จริงของผู้เล่น ส่วนค่า K ต่ำช่วยให้เรตติ้งคงที่ เหมาะกับผู้เล่นที่มีประสบการณ์และผู้เล่นระดับสูง การเลือกค่า K ที่เหมาะสมเป็นการสร้างสมดุลระหว่างการตอบสนองกับความมั่นคง

ปัจจัย Kการใช้งานทั่วไปลักษณะการทำงาน
40ผู้เล่นใหม่ของ FIDE (30 เกมแรก)เร็วและผันผวน — ค้นหาระดับที่แท้จริงได้เร็ว
32เว็บไซต์ออนไลน์หลายแห่ง (เช่น Chess.com)ตอบสนองดี เป็นค่าเริ่มต้นที่ใช้กันทั่วไป
24ผู้เล่นสโมสรของ USCFปานกลาง
20ผู้เล่น FIDE ที่มีเรตติ้งต่ำกว่า 2400สมดุล
10มาสเตอร์ของ FIDE (2400+)ช้าและคงที่มาก

ทำไมการชนะผู้เล่นที่อ่อนกว่าจึงได้แต้มน้อยกว่า

เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงเท่ากับ \(K \times (S - E)\) คะแนนที่คาดหวังจึงทำหน้าที่สร้างสมดุล หากคุณเป็นต่ออย่างมาก คะแนนที่คาดหวัง \(E\) จะใกล้ 1 ดังนั้นแม้ชนะ ช่องว่างระหว่าง \(S = 1\) กับ \(E\) ก็มีน้อย และคุณจะได้เพียงไม่กี่แต้ม แต่หากชนะผู้เล่นที่แข็งแกร่งกว่ามาก ค่า \(E\) จะต่ำ ช่องว่างจึงมากและคุณจะได้แต้มมากขึ้น กลไกการปรับสมดุลด้วยตัวเองนี้ช่วยให้กลุ่มเรตติ้งมีความเที่ยงตรงในระยะยาว

สิ่งที่กำหนดการเปลี่ยนแปลงเรตติ้ง Elo

📊 ส่วนต่างเรตติ้ง

ช่องว่างระหว่างเรตติ้งทั้งสองค่ากำหนดคะแนนที่คาดหวัง ซึ่งเป็นตัวตัดสินว่ามีแต้มอยู่ในความเสี่ยงเท่าใด

🎚️ ปัจจัย K

ค่า K ที่สูงกว่าจะคูณการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง ทำให้ผลลัพธ์เดียวกันส่งผลต่อเรตติ้งมากขึ้น

🏁 ผลการแข่งขัน

ชนะ เสมอ หรือแพ้จะกำหนดคะแนนจริง S เป็น 1, 0.5 หรือ 0 ตามลำดับ

⚖️ การโอนแบบผลรวมเป็นศูนย์

เมื่อใช้ปัจจัย K เดียวกัน แต้มที่คุณชนะจะเท่ากับแต้มที่คู่แข่งเสียไปพอดี

วิธีใช้เครื่องคำนวณนี้

  1. ป้อนเรตติ้งทั้งสองค่า: พิมพ์เรตติ้งปัจจุบันของคุณและเรตติ้งปัจจุบันของคู่แข่ง
  2. เลือกผลการแข่งขัน: เลือกชนะ เสมอ หรือแพ้
  3. เลือกปัจจัย K: เลือกค่าล่วงหน้า เช่น 32, 20 หรือ 10 หรือเลือกแบบกำหนดเองเพื่อป้อนค่าของคุณ
  4. คลิกคำนวณ: ดูเรตติ้งใหม่และการเปลี่ยนแปลงแต้มของคุณ คะแนนคาดหมาย เรตติ้งใหม่ของผู้เล่นทั้งสองคน ตารางสถานการณ์ชนะ/เสมอ/แพ้ และเส้นโค้งค่าความคาดหวังพร้อมการจับคู่ของคุณ

คำถามที่พบบ่อย

ระบบเรตติ้ง Elo คืออะไร

ระบบเรตติ้ง Elo เป็นวิธีคำนวณทักษะสัมพัทธ์ของผู้เล่นในเกมที่มีผู้เล่นสองคน เช่น หมากรุก ผู้เล่นแต่ละคนมีเรตติ้งตัวเลข และหลังจบเกมทุกครั้ง ผู้ชนะจะได้รับแต้มจากผู้แพ้ จำนวนแต้มที่แลกเปลี่ยนขึ้นอยู่กับส่วนต่างเรตติ้งและค่าปรับสเกลที่เรียกว่าปัจจัย K

คำนวณการเปลี่ยนแปลงเรตติ้ง Elo อย่างไร

ขั้นแรกคำนวณคะแนนที่คาดหวัง \(E = 1 / (1 + 10^{(R_{opp} - R_{you})/400})\) จากนั้นเรตติ้งใหม่คือ \(R' = R + K \times (S - E)\) โดย S คือคะแนนจริง (1 เมื่อชนะ 0.5 เมื่อเสมอ และ 0 เมื่อแพ้) ส่วน K คือปัจจัย K การเปลี่ยนแปลงเท่ากับ \(K \times (S - E)\)

ปัจจัย K ในระบบ Elo คืออะไร

ปัจจัย K กำหนดว่าเกมหนึ่งเกมจะทำให้เรตติ้งเปลี่ยนแปลงได้มากเพียงใด ค่า K สูง เช่น 40 ทำให้เรตติ้งเปลี่ยนเร็วและเหมาะกับผู้เล่นใหม่ ส่วนค่า K ต่ำ เช่น 10 ช่วยให้เรตติ้งของผู้เล่นระดับสูงคงที่ FIDE ใช้ 40 สำหรับผู้เล่นใหม่ 20 สำหรับผู้เล่นที่มีเรตติ้งต่ำกว่า 2400 และ 10 สำหรับมาสเตอร์ ส่วนเว็บไซต์ออนไลน์หลายแห่งใช้ 32

คะแนนที่คาดหวังในระบบ Elo คืออะไร

E = P(ชนะ) + 0.5 × P(เสมอ) หากเสมอได้ คะแนนคาดหมายไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่จะชนะ Elo เพียงอย่างเดียวไม่ได้ประมาณโอกาสชนะ เสมอ และแพ้แยกกัน การคำนวณนี้ใช้ค่า K เดียวกันสำหรับผู้เล่นทั้งสอง

ทำไมการชนะผู้เล่นที่อ่อนกว่าจึงได้แต้มน้อยกว่า

เนื่องจากแบบจำลอง Elo คาดหวังให้คุณชนะผู้เล่นที่มีเรตติ้งต่ำกว่าอยู่แล้ว คะแนนที่คาดหวังของคุณจึงสูง ทำให้ S − E มีค่าน้อยและคุณได้แต้มเพียงเล็กน้อย การชนะคู่แข่งที่มีเรตติ้งสูงกว่าถือเป็นผลลัพธ์ที่แบบจำลองคาดไม่ถึง ดังนั้น S − E จึงมากและคุณได้แต้มมากขึ้น การแพ้จะเป็นไปในทิศทางตรงกันข้าม

การเปลี่ยนแปลงเรตติ้ง Elo มีผลรวมเป็นศูนย์หรือไม่

เมื่อผู้เล่นทั้งสองคนใช้ปัจจัย K เดียวกัน ใช่ แต้มที่ผู้เล่นคนหนึ่งได้รับจะเท่ากับแต้มที่อีกคนเสียไปพอดี องค์กรจัดอันดับบางแห่งกำหนดปัจจัย K ต่างกันให้ผู้เล่นแต่ละคน ในกรณีนั้นการแลกเปลี่ยนจะแตกต่างจากผลรวมเป็นศูนย์เล็กน้อย

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:

"เครื่องคำนวณเรตติ้ง Elo" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครื่องคำนวณเรตติ้ง-elo/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

โดยทีม miniwebtool อัปเดต: 6 กรกฎาคม 2026

เครื่องมือทั่วไป:

เครื่องมือยอดนิยมและอัปเดตล่าสุด:

ค้นหาดัชนีโหลดและเรตติ้งความเร็วของยางคู่มือระดับอุณหภูมิถุงนอนตัวแปลงอัตราต่อรองการพนันดูทั้งหมด →
หน้าแรก > อื่น ๆ > เครื่องมือทั่วไป > เครื่องคำนวณเรตติ้ง Elo