1 Федеральное агентство по образованию РФ Бурятский государственный университет МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА В СПОРТЕ Улан-Удэ 2007г. Особенности измерений в физической культуре и спорте. Использование методов математической статистики в спортивной . Вестник спортивной науки. Ключевые слова: математическая статистика, корреляционный анализ, регрессионный анализ, технико-тактические. Громыко Г.Л. Теория статистики: учебник / под ред.

Статистические методы в оценке соревновательной деятельности в футболе - Научные статьи. Аннотация. При выборе рациональных вариантов атакующих и оборонительных действий, эффективных средств и методов подготовки футболистов весьма полезной может оказаться информация, полученная в результате статистического анализа соревновательной деятельности игроков и команды в целом. Выявление статистически значимых закономерностей игры позволяет использовать полученные объективные данные в ходе планированиятренировочных нагрузок. Ключевые слова: математическая статистика, корреляционный анализ, регрессионный анализ, технико- тактические действия, физическая работоспособность, контроль и управление тренировочным процессом. Abstract. Identification of analytical laws of the game, reflecting the probability of certain events in the competition, makes it possible to use these patterns in the construction of rational variants of attacking and defensive operations, and apply effective means and methods of training players. Key words: mathematical statistics, correlation analysis, regression analysis, technical and tactical actions, physical performance, control and management of the training process.

• Математическая статистика в спорте. В учебнике излагаются метрологические основы современной теории .
• МОСКОВСКИи Психолого СОЦИАЛьныИ ИНСТИТут. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ. Для ПСИХОЛОГОВ. Второе издание .
• Образование \ Институт математики и механики им. Лобачевского \ Студентам \ Учебно-методические пособия \ Теория вероятностей и .

Введение. Многолетняя спортивная подготовка - это единый процесс соревновательной и тренировочной деятельности, обеспечивающий преемственность задач, средств, методов, организационных форм подготовки на этапах: спортивно- оздоровительном, начальной подготовки, учебно- тренировочном, совершенствования спортивного мастерства и высшего спортивного мастерства . Количественная оценка действий игроков с мячом на тренировках и в соревнованиях предполагает: оценку игровой деятельности, технической подготовленности футболистов, выбор упражнений с мячом и качество их выполнения.

Конспект лекций по теории вероятностей, математической статистике и. Контурную Карту Мира. Теория вероятностей и математическая статистика. Математическая статистика в спорте: Учебное пособие. Скачать бесплатно без. Тип ресурса: 3.52.5 - Учебник, учебное пособие.

Основными критериями информативности при контроле игровой деятельности являются итоговый результат игры и эффективность конкретных действий в матче. Четкие (желательно количественные) представления о структуре соревновательной деятельности и подготовленности спортсменов служат основой для разработки модельных характеристик и системы диагностики в процессе этапного контроля и управления . Цель данной работы - оценить прогнозируемый спортивный результат и его составляющие, выраженные через модельные характеристики соревновательной деятельности, а также физической, функциональной подготовленности технико- тактических действий (ТТД) спортсменов высокой квалификации. Данные для анализа, полученные с помощью системы Castrol Performance Index, были взяты с сайта www.

Книги на тему « математическая статистика ».

Математической обработке подверглись показатели команд, представленные в табл. Сравнительные показатели оценивались с помощью параметрического (t- крите- рий Стьюдента) и непараметрического (U- критерий Манна - Уитни) критериев . Корреляционный и регрессионный анализы производились с помощью лицензионной прикладной статистической программы Statistica 6.

Stat. Soft Russia, Inc.) . Причем можно проследить такую особенность: у победителей эти показатели, кроме игры без мяча, выше, чем у проигравших. У победителей также больше не только количество выполненных передач, но и достоверно больше на 1. Из них число длинных, средних и коротких увеличено на 2. Таблица 1 - Показатели технических и физических действий команд (www. Показатель. Команда.

Испания. Германия. Голландия. Уругвай. Победители. Проигравшие. Всего, кол- во. .. В то же время мы решили проверить отличия, используя непараметрический критерий Манна - Уитни.

Дополнительно проведенный анализ результатов с помощью теста Манна - Уитни показывает (табл. Таблица 3 - Сравнительные данные некоторых технических показателей (по U- критерию Манна - Уитни)Показатель.

Победители (Е рангов)Проигравшие (Е рангов)Р. Расстояние с мячом, м. Расстояние с низкой скоростью, м. Совпадение прогноза и результата позволяет ставить реальные задачи и стремиться к их достижению. Наиболее подходящие результаты дают уравнения регрессии, построенные из установленной корреляционной зависимости случайных величин . У победителей на групповом этапе время игры на чужой половине поля сильно коррелирует с общим количеством передач r = 0,7.

Обратную связь время игры на чужой половине поля имеет с временем игры без мяча r = - 0,7. Однако между расстоянием, преодоленным с высокой скоростью, и количеством выполненных ускорений у команд на стадии плей- офф по данным показателям взаимосвязи практически нет. У проигравших команд на групповой стадии процент времени игры на чужой половине поля имеет среднюю связь с игрой непосредственно в штрафной площади r = 0,6. Это указывает на то, что команды, проигравшие свои матчи, переходя на половину поля соперника, достаточно уверенно входили в район штрафной, но непосредственно к воротам пробивались с трудом, встречая организованную игру в обороне команд- победителей. На групповом этапе у проигравших команд время, проведенное на чужой половине поля, достаточно сильно коррелирует с общим количеством передач r = 0,7.

Однако, как и у победителей на стадии плей- офф, у проигравших данные связи у команд отсутствуют. Время, которое игроки команд провели, перемещаясь по полю со средней и высокой скоростью, на групповом этапе, как у победителей, так и у проигравших, имели связи с общей дистанцией r = 0,8 и средней r = 0,8 и высокой r = 0,7- 0,8 скоростью перемещений. Отмечена интересная особенность: между временем, проведенным со средней и высокой активностью и количеством выполненных ускорений, у победителей связи сильные r = 0,7- 0,8, в то время как у проигравших этих связей не выявлено.

Можно сделать предположение, что команды, проводя больше времени с низкой активностью на стадии плей- офф, более основательно (или осторожно) подготавливали свои дальнейшие действия, чем это происходило на групповой стадии, что, вероятно связано с осознанием цены ошибки в случае неудачи. Женская Военная Форма Для Фотошопа На Документы далее. Это послужило, в свою очередь, проведению множественного регрессионного анализа. Независимые переменные были определены через парные коэффициенты корреляции; далее путем пошагового включения переменных получали коэффициенты уравнения регрессии и значения множественного коэффициента корреляции (R).

Используя полученные выше коэффициенты корреляции, найдем параметры уравнения множественной регрессии вида: y = b. Коэффициент b. 1показывает, насколько изменится зависимая переменная (у) при изменении x. Коэффициент b. 2 показывает, насколько изменится у при изменении x. Нами были получены уравнения следующего вида: для победителей: у = 4. R = 0,8. 7. для проигравших: у = 5. R = 0,8. 4. Из полученных уравнений видно, что у победителей при прочих равных увеличение на одну выполненную передачу дает прибавку к пройденному расстоянию в 6.

При этом одна дошедшая передача сокращает победителям суммарно пройденную дистанцию в игре на 6. В полученных уравнениях все коэффициенты при независимых переменных являются значимыми (p < 0,0. Объем метража бега в игре - это целевая модель объема и интенсивности бега в тренировочный период.

Если же в игре он пробегает 1. Заключение. Таким образом, математико- статистический анализ переменных, отражающих наиболее значимые факторы в игровой деятельности футбольных команд, показывает, что в число лидеров попадают коллективы, способные выполнить как больший объем ТТД, так и их интенсивность. Простые и многомерные методы статистического анализа должны стать объективным способом анализа действий игроков, команд при разработке тренировочных моделей подготовки. Литература. Афанасьев В. В., Муравьев А. В., Осетров И.

А., Михайлов П. В. Основы отбора, прогноза и контроля в спорте. Математическая статистика в командных видах спорта / В. В. Афанасьев, И. Н. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. Математическая статистика.

Оценка параметров. Проверка гипотез / А. А. Теория статистики: учебник / под ред. Научно- методические основы многолетней подготовки спортсменов // Вестник спортивной науки. Курамшин Ю. Ф. Проблемы прогнозирования высших спортивных достижений // Ученые записки Университета им. Масальгин Н. А. Математико- статистические методы в спорте / Н.