体育学刊
投稿指南 | 期刊数据 | 期刊全文 | 文章查询 | 下载专区 | 体育茶座   订户之窗 |  学术百家  |  体育网刊 |

2024年
第1期 第2期
2023年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2022年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2021年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2020年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2019年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2018年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2017年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2016年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2015年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2014年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2013年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2012年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2011年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2010年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
第7期 第8期 第9期
第10期 第11期 第12期
2009年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
第7期 第8期 第9期
第10期 第11期 第12期
2008年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
第7期 第8期 第9期
第10期 第11期 第12期
2007年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
第7期 第8期 第9期
2006年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2005年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2004年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2003年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2002年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
2001年
第1期 第2期 第3期
第4期 第5期 第6期
: : 期刊全文 : :
未安装PDF浏览器的用户请下载
 
偏最小二乘回归在运动训练研究中的应用
马勇占
浏览次数 2715  

(台州学院 体育科学学院,浙江 临海  317000)

摘      要:OLS逐步回归等变量删除法在处理运动训练领域的共线性数据时,会将一些重要的解释变量或样本点排除在模型之外,从而削弱了理论的优先地位和导向功能。PCR模型对系统信息的综合与筛选能力不佳,拟合与预测精度不甚理想。PLS对系统信息的综合与筛选能力强、拟合与预测精度较高,是目前处理运动训练领域小样本多指标共线性数据的一个非常有效的统计方法,并为运动训练学理论模型的实证检验提供了可能。其不足之处在于较难明确辨识所提取成分的物理含义。
关  键  词:运动训练学;运动训练数理统计;偏最小二乘回归;回归建模
中图分类号:G80-32   文献标识码:A    文章编号:1006-7116(2009)10-0074-06

Application of deviated least squares regression in sports training
MA Yong-zhan

(Department of Physical Education,Taizhou University,Linhai 317000,China)

Abstract: When such variable deletion methods as OLS stepwise regression are used to process collinear data in the sports training area, they will reject some important explanatory variables or sample points out of the models, thus weakening the theoretical priority position and guidance function. The PCR model is not well capable of integrating and screening system information, and its fitting and predicting precisions are not so ideal. The PLS is well capable of integrating and screening system information, and its fitting and predicting precisions are relatively high; it is currently a very effective statistical method for processing collinear data with a small sample and multiple indexes in the sports training area, and it provides a possibility for the empirical test of theoretical models of sports training science, but it has some difficulty to specifically identify the physical meaning of components abstracted.
Key words: sports training science;sports trainingof mathematical statistics;partial least-square regression;regression modeling


关闭窗口
你是第 29316496 位访问者
版权所有:体育学刊  粤网站备案号:粤ICP备17133455号  技术支持:网天科技
地址:广东广州石牌华南师范大学学报楼4楼         邮编:510631
编辑部电话:020-85211412  传真:020-85210269  邮箱:tyxk@scnu.edu.cn