크립토 카지노
토렌트 기어
전문가의 총 평가에 따른 카지노 등급
1) 왜 "전문가" 등급이 필요합니까?
사용자 음성은 유용하지만 속임수와 감정이 적용됩니다. 전문가는 라이센스 및 규정 준수, 지불, 게임 무결성, 라이브 스트림 품질, 지원, RG 도구, UX 및 평판과 같은 전문 기준의 필터입니다. 누적 평가는 다음을 허용합니다
이기종 의견을 하나의 숫자 메트릭으로 줄입니다.
특정 기준에서 전문가의 역량을 고려하십시오.
결과의 반복성 및 감사성을 보장하십시오.
2) 전문가 패널: 형성 방법
선택 기준: 도메인에서 3 년 이상 경험 (규제, 지불, 라이브 기술, 지원, RG/준수), 이해 상충 없음.
인용문: 다양한 도메인 (법률/준수, 지불, 라이브 작전, UX/A11y, 데이터) 을 다루는 7-12 명 이상의 전문가.
선언: NDA + 제휴 선언; 관련 브랜드를 제외한 모든 금리 충돌 전문가.
교정: 3-5 참조 케이스를 함께 실행하여 저울을 평준화하십시오.
3) Rubricator 및 가중치 (기본 모델 예)
무게의 합 = 1. 00.
4) 평가 규모 및 전문가 양식
각 전문가 (e) 는 [0; 100]) 공개 점검표 (프롬프트 및 임계 값이있는 하위 기준).
프롬프트의 예:- 지불: 출력 p95 λ24 h = 90-100; 24-72 h = 70-89;> 7 일 = 0-30.
- 라이브: e2e (95p) λ2. 5 c = 90-100; 2. 6–4. 0 = 70–89; >6. 0 = 0–30.
- RG: 1-2 타파스의 제한/시간 초과/자체 제외 = 90-100; 자기 배제 없음 = 자기 40.
5) '관대/엄격한' 전문가 정규화 및 태클
1. 전문가 별 표준화 (z 점수):[
z _ {e, k} =\frac {r _ {e, k} -\mu _ e} {\sigma _ e +\epsilon}
]여기서 (\mu _ e ,\sigma _ e) 는 전문가가 득점 한 모든 포인트의 평균 및 RMS입니다 (모든 카지노/기준에 대해).
2. [0으로의 역 변환; 1]:[
s _ {e, k} =\Phi (z _ {e, k})
]여기서 (\Phi) 는 표준 정규 CDF입니다.
3. 배출 제한: 표준화 전에 5-95 백분위 수에서 상승합니다.
6) 무게 역량 및 신뢰성 전문가
전문가의 최종 무게 (w _ e) - 혼합물:- 기준의 역량 (k): (c _ {e, k }\in [0; 1]) (사례/포트폴리오에 의해 선언 및 확인).
- 동의의 신뢰성: 예를 들어, Crippendorf/λCohen의 α를 통한 기여; 위 계약 → 무게 이상.
- 활동과 완전성: 누락에 대한 페널티> 10% 마크.
[
W _ {e, k} =\lambda _ 1 c _ {e, k} +\lambda _ 2\underbrace {\텍스트 {Reliab} e} {\tex {{α/λ}}} +\lambda _ 3\tex {Coverage} e
](일반적으로 (\lambda _ 1 = 0) 6 ,\lambda _ 2 = 0. 3 ,\lambda _ 3 = 0. 1), 정규화 (\sum _ e W {e, k} = 1).
7) 기준 및 총 카지노 점수에 따른 집계
1. 기준 점수:[
S _ {k} =\sum _ {e} W _ {e, k}, s _ {e, k}
][
\ 텍스트 {Score} =\sum _ {k }\omega _ k, S _ {k}
]여기서 (\omega _ k) 는 루 브리 케이터의 가중치입니다.
3. 자신감 간격 (전문가에 따른 부트 스트랩): 점수에 대한 10k 복귀 → p5-p95.
8) 순위: 지속 가능한 관행
가중 양 (기본값). 간단하고 투명합니다.
보르다 규칙 (순수한 순위). 전문가 위치별 총 포인트; "상처" 포인트에 내성이 있습니다.
베이지안 평활화 추정치:[
\ hat {\theta} i =\frac {\sum _ e w _ e, r {e, i} + m\mu _ 0} {\sum _ e w _ e + m}
]여기서 (m) 은 이전 힘이고 (\mu _ 0) 은 전역 평균입니다. 다른 수의 등급에 유용합니다.
페어 비교 (BTL/Plackett-Luce). 전문가가 점수가 아닌 순위를 매기는 경
9) 미니 계산의 예 (3 카지노 × 3 기준 × 4 전문가)
획득 한 역량 (S _ k) 에 의한 정규화 및 가중 후:10) 전문가의 신뢰성과 일관성
Krippendorf α (간격 스케일에 대한 범용): 8 - 우수; 0. 67–0. 8-허용 가능; 아래 - 제목/보정 수정.
Cohen/Fliss λ- 스케일이 이산 인 경우.
래터 드리프트: 설문지의 초기/후반 비교; 드리프트-재 보정, 전문가 체중 감소.
11) 조작 방지 조치
맹인 평가: 전문가들은 다른 사람들의 요점과 "고객" 의 브랜딩을 보지 못합니다.
카지노 카드의 순서를 무작위 화합니다.
충돌 제어: 관련 브랜드에서 자동 배제 전문가.
Anomalies: 각 기준에 대한 그럽/ESD 배출 테스트; 선명한 불일치 → 수동 검증.
기록 편집: 사실 이후의 변경 사항은 이유없이 변경 사항에 기록됩니다.
12) 출판 투명성
방법론: 공공 가중치, 공식, 업데이트 날짜, 패널 구성 (개인 데이터없이-역할/경험/도메인).
카지노 여권: 확장 된 카드-소스, 규칙에서 발췌, RG/제한 화면, 라이브 품질 지표.
오류: 신뢰 구간 게시 및 "그리기" 플래그.
운영자 항소: SLA 응답, 허용 가능한 문서 목록 (라이센스, 규제 서신, 감사 보고서).
13) 업데이트 및 평가 수명
주파수: 매월 기본 재 계산; 예정되지 않은-라이센스를 변경할 때 규제 기관의 벌금, 대량 지불/보안 사건.
버전: vYYY. MM, 공개 diff (변경 된 이유 및 이유).
비활성화: 라이센스가 "일시 중지" 되면 카지노가 게시에서 제거됩니다.
14) 모델 확장 ("위로" 있을 때)
지역 하위 등급: 온타리오, EU, LatAm 등의 가중치/규범
다중 기준 분석 (MCDA): 간단한 합계의 대안으로 TOPSIS/MAUT.
RUM 데이터가 포함 된 하이브리드: 자동 라이브 품질 메트릭 (e2e/스타트 업/리버리) 이 별도의 무게를 가진 "전문가 센서" 로 추가됩니다.
설명 가능성: 최종 점수에 대한 기준의 기여에 대한 Shapley 분해.
15) 빈번한 실수와 피하는 방법
관할권을 하나의 규모로 혼합합니다. 지역 버전을 만드십시오
황반 무게. 게시 및 논쟁; 변경-변경 사항을 통해서만.
산란을 무시하십시 자신감 간격을 쓰고 "추첨" 을 숨기지 마십시오.
하나의 도메인을 스키잉합니다. 패널의 균형을 맞추고 유능한 가중치를 사용하십
한 전문가가 평가를 "드래그" 합니다. 하나의 등급이 한도 임계 값에 기여하는 것을 제한합니다 (예: 기준에서 약 25%).
16) 점검표
주최자
- 패널 7-12 전문가, 역할/도메인
- Rubricator 및 무게 게시
- 표준에 대한 교정; α ≥ 0. 67
- 정규화 (z/MAD), 윈저라이트, 저감
- 역량 가중치 (W _ {e, k}) 및 기여 별 캡
- 부트 스트랩 및 신뢰 간격
- Changelog, 항소, 카지노 여권
독자
- 업데이트 날짜 및 등급 버전
- 방법론과 가중치
- 오류 및 소스 표시
- 귀하의 국가에서 합법성 검증-의무
17) 카지노 공개 카드 템플릿 (권장)
최종 점수 + 간격 (p5-p95)
강점: 2-3 총알 (기준에 따라)
위험/제한: 2-3 총알
도킹 기준: 라이센스 (No., 레귤레이터), RG 도구, 결제 (p95 출력), 라이브 메트릭
버전 vYYYY의 변경 사항. MM: 개선/손상
집계 동료 검토는 "편집 취향 '이 아니라 절차다. "명확한 패널, 투명 가중치, 정규화, 안정적인 집계 방법 및 오류 게시는 주관적인 의견을 신뢰할 수 있고 반복 가능한 등급으로 바꿉니다. 이 등급은 플레이어가 안전하고 의식적으로 선택하는 데 도움이되며, 운영자는 정직하게 점수를 높이기 위해 개선해야 할