自回归法AR模型在篮球进攻技术指标统计中的应用研究

对NBA2012-2013赛季热火队季后赛的篮球进攻技术指标进行统计和分析,并建立预测模型。研究结果:建立了篮球二分出手次数、二分命中率、三分出手次数、三分命中率、罚球次数、罚球命中率、助攻、进攻篮板和失误等9项篮球进攻技术指标的自回归AR模型(1,1,1);根据自回归AR模型(1,1,1),建立了9个自回归AR模型方程;运用自回归法AR模型能够对篮球进攻技术指标统计分析做出短期预测,为球队战术制定、人员安排等提供科学依据。     

主成分回归模型在人口城市化水平中的应用

根据四川省统计年鉴中有关的数据,运用相关分析、主成分分析、回归分析等定量方法,横向地探索影响人口城市化水平的因素。研究发现：它与各地区的交通、环境绿化和人均收入等成显著正相关,其中人均生产总值和人均收入的显著性相对较弱。     

线性回归诊断及其在体育中的应用

近年来,愈来愈多的统计方法应用于体育领域,其中回归分析方法占有较大的比重,取得了不少可喜的成果。然而,随之也出现了一些问题,不少学者曹撰文从不同的角度指出了问题所在,并给出了解决的办法,这无疑对回归分析方法的正确应用起了很重要的作用。本文侧重研究回归分析方法的假设条件,介绍线性回归诊断的基本方法,结合具体实例,说明如何在体育科研领域中应用。     

体育科研中定性数据的统计模型

本文通过对足球运动员素质情况与技术运用状况关系的分析,指出了对定性数据用经典的回归分析来处理是不妥的,表明了广义线性模型是描述定性数据的较为合适的模型,并结合足球运动员数据的实例给出了用广义线性模型来分析二项数据的具体方法。     

回归分析在体育教学研究中的应用

在教育研究中,回归分析是研究教育现象之间关系的一个有力工具,是为教育决策人员提供决策的科学依据,是探索、发现教育规律的一种科学方法.本文利用计算机运用回归分析方法,并通过实例说明回归在教学研究中的应用.     

回归分析方法在体育科研中的应用初探

回归分析是体育科研中最常应用的一种统计学方法.为了进一步提高应用水平,本文总结了近年应用情况,指出了当前尚存在的一些问题,并提出了作者的见解,建议加强回归方法在体育科研中应用的研究。     

多变量线性偏最小二乘回归模型的优化方法及其在体育计量中的运用

为了更有效地解决体育计量中多变量系统的线性回归建模问题,提出利用遗传算法(GA)与偏最小二乘回归(PLS回归)相结合,对多变量系统进行特征选择的方法,即采用GA筛选多变量系统中的变量信息,通过利用PLS回归的误差平方和变换为适应度评价函数,筛选回归建模的最优特征变量子集完成种群进化,最终以最优个体为确定PLS回归模型。为进一步提高模型的泛化能力,提出了基于最小一乘准则和模拟退火算法(SA)的求解方案,对PLS回归模型系数进行重新优化。实验结果表明:这种特征选择方法能有效地实现简化PLS回归方程,同时提高了所建模型的解释能力;回归系数经优化后的PLS回归模型,具有更好的泛化能力和稳健性。     

偏最小二乘回归在运动训练研究中的应用

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.     

支持向量回归预测模型在材料性能预测中的应用

与材料性能相关的预测模型,可以实现优化工艺,减少试验次数,节约研究时间和研究经费。本文介绍了支持向量回归原理,并以3种材料为例,介绍基于支持向量回归的预测模型对材料性能的预测。研究实例结果表明：支持向量回归预测模型具有良好的学习和泛化能力。研究者可以通过基于支持向量回归预测模型对各种材料的性能进行预测。     

手掌ATD角与肌纤维类型选材的回归模型

本文根据遗传学选材法和表面肌电图测定法,建立了手掌atd角与股外侧肌快肌纤维百分比的一元回归预测模型,其相关系数呈高度负相关(-0.81054),经r检验,P<0.001,有非常显著性意义.回报样本检验显示,误差值小于5%.该模型是一种简便、无损伤的初步预测下肢肌纤维类型的理想方法.     

田径运动在教育中的迷失与回归

田径运动是人类教育发展的升华,但随着社会的发展和人们生活方式的改变,专项田径教学在我国学校体育中的生存空间却越来越小。本文从田径运动在教育中的迷失与回归两个纬度对田径运动与学校体育相离合的轨迹进行阐述,旨在论证田径运动回归教育的必然性。     

对体育科研中多元线性回归模型变量间关系的探析

本文针对回归分析在体育科研中存在的几个与变量有关的典型问题进行分析,指出建立有价值回归模型的关键在于认清回归分析中两类变量问的关系,而认清变量间关系必须深入理解回归分析的实质。本文从2个不同的角度剖析回归分析的基本思想和实质,以期广大体育科研工作者能够正确的使用多元线性回归模型。     

SPSS中回归分析在体育教学中的应用研究（二）

在日常的体育教学科研中经常会遇到一个变量随着另一个（或几个）变量而变化,它们之间的这种变化关系可以通过方程式来表示出来,从而可以通过某一个（或几个）自变量的数值变化推断或估计出另一个自变量,在统计学中称回归分析.本文通过一个实际例子来介绍如何在体育教学科研中运用回归分析建立回归方程.     

大学男生身体水分含量回归模型的优选研究

以身高、体重指标和其所派生的指标为自变量,以大学男生身体水分含量指标为因变量,运用科学的研究方法,建立多种回归模型.应用统计参数对回归模型进行比较分析,优选出预测大学男生身体水分含量的最优回归模型.多元回归模型和体表面积回归模型预测的值与实际测量值呈无差异性,P＞0.90水平.     

经济地理与新疆国民体质健康的空间分析——基于混合地理加权回归模型

国民体质健康是社会公共服务的重要组成部分,国民体质健康不仅受遗传、营养及体育锻炼行为的影响,还与自然地理环境(气温、海拔高度等)及社会经济(人均GDP水平、人口密度、少数民族比例、医疗卫生条件等)等因素密切相关。前期研究表明,我区各地级单位国民体质健康状况存在地区差异。了解各地级单位国民体质现状、变化规律及地区差异对于评价体质状况和体育锻炼效果、科学指导全民健身及增强人民体质、提高人口素质具有重要意义。基于此,本研究拟采用普通最小二乘法模型(Ordinary Least Square Model, OLS)及地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression,GWR)将空间位置、国民体质监测合格率、人口密度(/km²)、少数民族人口比例(%)、人均GDP(元/人)、海拔高度(m)、年均气温(℃)及人均卫生机构数(所)纳入回归参数。同时,采用Pearson相关分析对国民体质监测合格率与人口密度(/km²)、少数民族人口比例(%)、人均GDP(元/人)、海拔高度(m)、年均气温(℃)及人均卫生机构数(所)的相关...     

大学男生身体体脂百分比回归模型的优选研究

以身高、体重指标和其所派生的指标为自变量,以大学男生身体体脂百分比指标为因变量,运用科学的研究方法,建立多种回归模型。应用统计参数对回归模型进行比较分析,优选出预测大学男生身体体脂百分比的最优回归模型。多元回归模型和体表面积回归模型预测的值与实际测量值呈无差异性,P〉0．90水平。     

生态学模型在锻炼心理学中的应用

生态模型通过心理、社会、自然环境、政策等层面解释和干预行为.基于生态模型中不同环境层次的干预措施可以显著地提高人们的锻炼行为.研究介绍了生态模型的理论背景及其在锻炼心理学中的应用,并介绍国外应用生态模型进行的干预研究以及此模型在我国的应用前景.     

指派模型在体育人力资源配置中的应用

介绍了指派模型的定义以及匈牙利解法。并且通过案例分析其在体育中的应用。     

基于多分类Logistic回归模型的儿童网球消费动机影响因素研究

目的研究影响儿童网球消费动机的重要因素,引导网球消费市场的扩大以及促进后备人才数量的增长。方法以武汉市200名6¹2岁参与网球运动和消费的儿童为研究对象,用多分类Logistic回归模型构建儿童网球运动消费动机影响因素模型。结果和结论武汉儿童网球消费的主要动机在于强身健体、周围环境影响、改变生活方式及培养运动技能。家庭收入、家长受教育程度、职业、参与网球训练频率、网球消费支出、儿童年龄等因素会不同程度影响儿童网球消费的动机。对不同年龄层以及不同家庭环境的儿童进行不同策略的引导,有利于儿童网球消费市场的扩大以及后备人才数量的增长。     

定性数据的统计处理

通过对足球运动员素质情况与技术运用状况关系的分析,给出了用广义线性模型来描述定性数据的方法,并结合足球运动员数据和短跑运动员的选材的实例,给出了用广义线性模型来分析二项数据的具体方法。