Le scandale actuel de la triche sur le téléphone Rausis a vu un joueur avec une note initiale d'environ 2500 dans la cinquantaine s'améliorer d'environ 200 points de notation en 6 ans. Cette amélioration était remarquable car les joueurs plus âgés devraient s'affaiblir avec l'âge.
Il y a même eu de l'attention il y a quelques semaines, avant que le scandale n'éclate, avec la suggestion qu'il piratait le système en jouant principalement avec des joueurs beaucoup plus faibles et en profitant de la règle des 400 points .
Y a-t-il eu une analyse montrant la corrélation entre l'âge et la note d'une part et le déclin attendu d'autre part?
Par exemple, je suis dans la soixantaine et ma cote FIDE est d'environ 1700. Quelle baisse puis-je attendre au cours des 10 prochaines années? Serait-ce bien différent pour un maître 2200 dans la soixantaine? Pour un 2500 GM? Pour 1500 joueurs?
Il y a un article de blog chess.com qui examine les données pendant un mois seulement, ce qui n'est pas satisfaisant à bien des égards. Il montre un graphique de la note moyenne sur des bandes de 5 ans mais sans analyse suivant les joueurs ayant des âges de départ et des notes similaires pour voir quelle est la baisse sur une période donnée.
Les données sont là. La FIDE publie plus de 18 ans de données d'évaluation disponibles en téléchargement. Olimpbase a des données disponibles pour téléchargement remontant à 30 ans, mais seuls les joueurs forts (niveau maître) avaient des notes.
Comme suggéré dans la question, j'ai pris les données de notation FIDE de 1992 (lorsque les drapeaux actifs / inactifs ont été introduits pour la première fois) jusqu'à septembre 2019, tirées d'Olimpbase et de la FIDE et les ai chargées dans une base de données qui m'a permis d'exécuter des requêtes SQL sur les données à obtenez des réponses à cette question. J'ai regardé la baisse moyenne de la force de jeu pour les joueurs dans les tranches d'âge de 5 ans de 15 à 85 ans et dans les groupes de 100 points de force de 1500 à 2700.
Je présenterai mes conclusions en examinant d'abord les données, suivies d'une brève description de ma méthode suivie des données.
Conclusions
Tout d'abord, je dois souligner que je parle ici de moyennes. Les individus varieront évidemment, peut-être énormément par rapport aux moyennes.
Méthode
Pour chaque tranche d'âge et de classification, j'ai sélectionné la baisse moyenne de la notation sur une période de 10 ans et l'écart type pour chaque joueur de la bande qui était actif au début et à la fin de la période de 10 ans. J'ai limité ces calculs à l'endroit où j'avais au moins 50 points de données, d'où les lacunes dans les données suivantes pour les groupes plus âgés. J'ai exécuté cette requête sur toutes les données de la base de données.
Pour chaque âge / point d'évaluation, il y a deux nombres. Le premier est la baisse moyenne. S'il s'agit d'un nombre négatif, cela indique une augmentation moyenne de la note. Le deuxième nombre, entre parenthèses, est l'écart type. Pour une distribution normale, 95% des résultats se situeraient dans une fourchette de +/- 2 écarts-types. Cependant, l'amélioration / la baisse moyenne n'est presque certainement pas distribuée normalement. Néanmoins, ce chiffre donne une indication utile de la variabilité.
Par exemple, le premier point de données pour la tranche d'âge 15-20 ans et la tranche de notation 1500-1600 est -161 (174). Cela signifie que l'augmentation moyenne de la note sur une période de 10 ans pour les joueurs de cette bande est de 161 points et l'écart-type est de 174. Cet écart-type élevé indique que certains joueurs s'amélioreront de plusieurs fois autant que la moyenne tandis que d'autres peuvent rester à peu près le même ou même déclin.
Comparez cela avec les chiffres de la tranche d'âge 50-55 ans et de la tranche 2600-2700. La baisse moyenne est de 43 et l'écart-type n'est que de 28. Cela suggère que la plupart, sinon tous les joueurs de cette bande sont en légère baisse.
Résultats
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