Digital Module 16: Longitudinal Data Analysis

In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary.     

全渠道零售场景下配送车辆路径问题

为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。     

多自由度刚性杆系静平衡计算

介绍了多自由度刚性杆系静平衡的分析计算。通过调整初始设计中杆件的长度来优化系统。这对于大型起重机前大梁拉杆系统以及一些相关系统的设计优化有一定的实际参考及应用价值     

体育多种预测方法的比较研究

摘要：运用相关回归、标准百分和多级多类判别理论，建立多元回归和单元回归预测模型，所建立的y1、y2、y3模型预测值准确度高，与实际专项成绩值的相关性显著、t检无差异、有显著的线性关系、tr检验呈高度相关。其中，y2模型预测值的准确度更高，建模方法更具简便性、实效性。     

体育多种预测方法的比较研究

运用3种不同的方法所建立的多元回归预测模型,其回归预测值的准确度均达到了99.26%以上,其回归的预测值与实际值的方差分析检验均呈无差异性,P》0.50水平.说明3种不同的方法所建立的预测模型的预测值均具有显著性意义.在3种建模方法中,均有评价作用,且其评价目的也不尽相同.在体育运动实践中可依据研究的目的,选择建模方法,以提高体育预测研究的效益.     

哪些研究问题需要用分层线性模型回答

采用常规的回归分析或方差分析处理行为科学与社会科学研究中经常遇到的嵌套数据，不能满足独立观察的假定，得到的标准误差较小，导致I型错误扩大化，同时，也不利于对不同层次变量不同作用的探讨，分层线性则明确区分数据层次，通过对个体水平变量和组别水平变量的分层综合分析，避免了上述弊病，因而可对个体水平的变量进行更准确的预测和更合理的解释，通过实例介绍了将研究问题与分层线性模型有机结合的方法。     

对2004～2005欧洲冠军联赛十六强主要技术指标与比赛名次的综合分析

利用逐步回归法对2004￣2005赛季欧洲冠军联赛十六强主要技术指标与比赛名次进行综合分析,其结果:各队平均失球是影响比赛名次的首要因素;其次是射进指数和角球。并对今后训练工作提出建议,以期为俱乐部的训练提供一定理论依据。     

我国普通高校体育教学多元智能评价模式的构建

多元智能评价理论是将多元智能理论的理念运用到评价中的理论结果。通过对我国普通高校体育教学评价中存在问题的分析,以多元智能评价理论的观点加以弥补,并提供构建多元智能评价模式的依据,试图构建出多元智能评价模式,以使体育教学评价更加符合素质教育的理念,为我国高校体育教学评价的改革提供理论上的参考。     

北京市部分普通高校男篮队员专项身体素质有效成分研究

对北京市6所普通高校43名男篮队员的专项身体素质进行测评,经因子分析和回归分析等方法筛选出了影响运动训练水平的30m起动跑、助跑摸高、穿梭跑、28m×10折返跑等4个有效因子,并进一步提出了简易综合评定方法,为大学生男篮运动员身体训练水平评定提供了参考依据。     

多元化业余训练的实践和探讨

通过一个基层体校依托社会所进行的多元化业余训练的实践，探讨我国业余训练工作如何寻求更广阔的生存和发展空间。