РУсскоязычный Архив Электронных СТатей периодических изданий
Вестник спортивной науки/2013/№ 1/
В наличии за
50 руб.
Купить
Облако ключевых слов*
* - вычисляется автоматически
Недавно смотрели:

Оценка общей физической подготовленности с помощью центроидного метода главных компонентов для многих переменных

Рассматривается применение центроидного метода для определения главных компонентов дисперсии и объема внешней механической работы, совершаемой при выполнении тестов общей физической подготовленности игроками в гольф.

Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
Теория и методика детско-юношеского спорта 15 ЦЕНТРОИДНОГО МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТОВ ДЛЯ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ <...> А.Н. КОРОЛЬКОВ, ОЦЕНКА ОБЩЕЙ ФИЗИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ С ПОМОЩЬЮ Российский государственный университет физической культуры, спорта, молодежи и туризма Аннотация В статье рассматривается применение центроидного метода для определения главных компонентов дисперсии и объема внешней механической работы, совершаемой при выполнении тестов общей физической подготовленности игроками в гольф. <...> Рассмотрен алгоритм вычисления главных компонентов дисперсии и объема внешней механической работы, определены особенности его использования по сравнению с обычными методами многомерного статистического анализа. <...> Приведены примеры его использования для анализа данных многолетних измерений общей физической подготовленности игроков в гольф. <...> Ключевые слова: главные компоненты, внешняя механическая работа, общая физическая подготовленность, центроидный метод, гольф. <...> . Суть методов компонентного и факторного анализа заключается в представлении результатов измерений в виде линейной комбинации главных компонентов или факторов, которые представляют собой ортогональный базис k-мерного линейного пространства [4, 7, 9]. <...> Обычно применяют три различных стандартных подхода к нормировке исходных данных: на единичную дисперсию по осям, на равную точность измерения (масштаб по оси пропорционален точности измерения данной величины) и на равные требования в задаче (масштаб по оси определяется требуемой точностью прогноза данной величины или допустимым ее искажением – уровнем толерантности) [1]. <...> На практике, как правило, применяется первый способ нормировки исходных данных, а вычисления проводятся с использованием программ статистической обработки данных, например: R, SAS, SPSS, Statistica, Statsoft. <...> В качестве исходных данных используются результаты различных Abstract Application of centroid PCA method for determination of a dispersion and volume <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы: