Индивидуальное прогнозирование спортивной специализации студентов на основе имитационного моделированияРефераты >> Физкультура и спорт >> Индивидуальное прогнозирование спортивной специализации студентов на основе имитационного моделирования
Fаэробика =0,04*X1+0,07*X2-1,25*X3 -1*X4+0,37*X5+7,73*X7 -
0,06*X8+0,07*X9+0,12*X 10+1,69*X11+0,1*X12 -73,06.
Значение X6 в уравнении отсутствует, поскольку коэффициент для аэробики равен 0.
Для того чтобы провести индивидуальное прогнозирование вида спорта, необходимо вычислить значения классификационных функций (см. таблицу) для всех видов спорта и отнести спортсмена к тому классу, для которого значение функции окажется наибольшим.
Анализ результатов ДА показал, что влияние средств волейбола и баскетбола на ПФП одинаковое, поэтому спортсмены были объединены в одну группу. Остальные виды спорта были выделены в отдельные классы. В итоге по структуре ПФП классифицировалось 7 групп (видов спорта): оздоровительная аэробика, самбо, футбол, плавание, легкая атлетика, лыжные гонки, волейбол + баскетбол. Спортсмены были отнесены к своим видам спорта с более чем 62,3%-ным совпадением. Процент корректно выполненных решений для предложенных групп следующий: самбо - 92%, аэробика - 91%, волейбол + баскетбол - 89%, легкая атлетика - 71%, плавание - 71%, лыжные гонки - 60%, футбол- 57%. Качество классификации показывает величина лямбды Уилкса, которая для нашего случая составила 0,029, (F=1,549, p<0,0017). Отметим, что величина лямбды может изменяться в диапазоне от 0 до 1, причем чем она ближе к 0, тем точнее классификация.
Коэффициенты классификационных функций для прогнозирования вида спорта по психофизиологическим показателям
Classification Functions; grouping: NEWVAR (1.sta) | |||||||
Коэффициенты |
Аэробика |
Вол.+Баск. |
Л /атл. |
Самбо |
Футбол |
Лыжн./гонки |
Плавание |
р =,15942 |
р=,27536 |
р=,10145 |
р=,18841 |
р=,10145 |
р=,07246 |
р=,10145 | |
К1 |
0,043 |
0,038 |
0,033 |
0,071 |
0,054 |
0,036 |
0,022 |
K2 |
0,068 |
0,042 |
0,045 |
0,059 |
0,064 |
0,038 |
0,033 |
К3 |
-1,246 |
-1,001 |
-0,889 |
-1,311 |
-1,196 |
-0,632 |
-0,646 |
K4 |
-1,031 |
-0,601 |
-1,581 |
-0,970 |
1,696 |
-0,772 |
1,552 |
K5 |
0,373 |
0,356 |
0,314 |
0,404 |
0,362 |
0,362 |
0,314 |
K6 |
0,000 |
0,001 |
0,001 |
0,001 |
0,000 |
0,001 |
0,001 |
K7 |
7,731 |
7,200 |
7,144 |
10,162 |
9,095 |
8,997 |
7,814 |
K8 |
-0,058 |
0,056 |
0,059 |
-0,159 |
-0,066 |
-0,102 |
-0,016 |
K9 |
0,071 |
0,063 |
0,052 |
0,088 |
0,055 |
0,071 |
0,070 |
К10 |
0,120 |
0,131 |
0,100 |
0,141 |
0,123 |
0,149 |
0,143 |
К11 |
1,693 |
0,920 |
1,029 |
1,489 |
1,797 |
1,084 |
1,076 |
К12 |
0,103 |
0,125 |
0,118 |
0,123 |
0,101 |
0,145 |
0,147 |
Constant |
-73,057 |
-67,149 |
-56,579 |
-91,647 |
-76,291 |
-79,934 |
-64,593 |