Bayes-ically fair：对奥运奖牌台进行贝叶斯排序
应用统计
2025-10-17 v1
摘要
评估一个国家的体育成就可提供对其决策和发展体育人才基础设施的见解。奥运会作为全球基准，然而常规的奖牌排名可能受人口大小过度影响。我们提出了一种贝叶斯排序方案，对国家的 National Olympic Committee 通过其“长期”奖牌-人口比率进行排序。该算法旨在减轻大人口的影响，并通过应用收缩减少小国的随机波动。这些长期排名相较于现有方法，为跨届的国家体育表现提供了更稳定和可解释的排序。
引用
@article{arxiv.2510.14723,
title = {Bayes-ically fair: A Bayesian Ranking of the Olympic Medal Table},
author = {Cormac MacDermott and Carl J. Scarrott and John Ferguson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14723},
year = {2025}
}