Самостійна робота №9.

«Методи прогнозування ефективності виступів спортсменів»

1. Розрахунок спортивних результатів в ігрових видах спорту

2. Метод балів та розрахунки чинників, які впливають на результат

3. Використання методик прогнозування при плануванні стратегії змагань

Форма захисту самостійної роботи: написання конспекту, опитування.

Література:

1. Астафьева Н.Е., Филатьева Л.В. Информационные технологии в системе повышения квалификации работников образования// Информатика и образование, 2001, №4, с.35-39.

2. сайт http://www.people.nnov.ru/

3. сайт http://doklad.ru

Розрахунок спортивних результатів в ігрових видах спорту.

У всіх видах сучасного професійного спорту для успішного виступу атлетів в змаганнях різного рангу використовуються досягнення спортивної науки і медицини. Існують науково обґрунтовані методики висновку спортсменів на пік форми до певних змагань і її підтримка в період їх проведення.

Проте в командних видах спорту тренеру часто доводиться робити вибір для заявки на конкретний матч з двох (або більш) гравців, що претендують на одну і ту ж позицію у складі команди і зразково рівних по класу гри і рівню підготовленості до неї. У таких випадках тренер часто покладається на свою інтуїцію, засновану на його кваліфікації і досвіді.

У допомогу тренеру автори розробили метод прогнозування ефективності виступу спортсменів, на основі якого наставник команди зможе ухвалити оптимальне рішення по формуванню складу гравців на конкретний матч. Прогноз ефективності виступу спортсменів в майбутньому матчі розраховується по їх математичних моделях (ММ), що зв'язують показники ефективності з показниками біоритмів гравців і показником, що враховує чинник «свого», «чужого» або «нейтрального» поля. Ці показники вибрані як впливаючі чинники тому, що вони роблять найсильніший вплив на ефективність виступу спортсменів в змаганнях.

Метод балів та розрахунки чинників, які впливають на результат

ММ спортсменів виходять в результаті обробки попередніх підсумків їх виступів. За показник ефективності виступу кожного спортсмена прийматимемо бал, виставлений йому тренером за конкретно проведений матч. Показниками біоритмів є показники фізичного, емоційного і інтелектуального циклів кожного спортсмена.

Суть методу полягає в наступному. Кожен спортсмен представляється у вигляді складної системи, на яку діють чотири чинники: показники біоритмів спортсмена (x₁, x₂, x₃) і поля (x₄). Вихідним параметром системи є бал (Y) за проведений матч.

Проводяться n>4 тестових (залікових) виступів спортсмена, за наслідками яких формуються матриці X і Y, дані, що містять відповідно, про чинники і бали спортсмена. Слід помітити, що матриця X містить n рядків і m = 4 стовпців, матриця Y - n рядків. Потім по матрицях X і Y будуються моделі у вигляді залежностей параметра від чинника:

(1)

де А - вектор коефіцієнтів моделі, одержуваний, зокрема, з умови мінімуму суми квадратів відхилень розрахункових і експериментальних значень балів спортсмена.

Ця умова може бути записане в наступному вигляді:

(2)

D - дисперсія обчислення балу,

m - число коефіцієнтів моделі (1) (розмір вектора А),

y_ie - значення параметра, визначене по i-му виступу спортсмена (компонент матриці Y),

x_li - значення l-го чинника при i-м виступі спортсмена (компонент матриці X),

i = 1, 2.., m.

Обчислення вектора А по умові (2) може здійснюватися в загальному випадку методами безумовної мінімізації. Якщо ж наперед вид моделі (1) невідомий (а це випадок, що найчастіше зустрічається), то його представляють у вигляді рівняння регресії:

(3)

a_l - 1-й компонент вектора А,

z_l - 1-й умовний чинник, що є як власне сам який-небудь чинник (наприклад, z_l=x₁), так і його функціональне перетворення (наприклад, z_l=x₂) або поєднання чинників (наприклад, z_l=x₁x₂), причому z₁=i.

Стосовно моделі (3) умова (2) для обчислення вектора А може бути представлено в матричному вигляді:

(4)

де Z - матриця умовних чинників, побудована по матриці X і що містить n рядків (по числу виступів) і m стовпців, відповідних умовним чинникам z_i, il = 1, 2.., m, причому перший стовпець матриці Z - одиничний,

Y - стовпець матриці балів.

Адекватність одержаних моделей (1) або (3) може бути оцінена по критерію Фішера:

(5)

Якщо значення F при ступенях свободи n₁ = n – m і n₂ = n - 1 більше табличного значення, то одержана модель признається адекватною з відповідною довірчою вірогідністю і придатної для прогнозування ефективності виступу даного спортсмена. Інакше слід оптимізувати вид моделі (1) (у разі моделі (3) - змінити склад і число умовних чинників z_i, i=1, 2.., m і/або провести додаткові виступи спортсмена (збільшити число n), після чого знов розрахувати вектор А і оцінити адекватність моделі.

Прогнозування ефективності виступу спортсмена по моделі (1) або (3) здійснюється шляхом підстановки в неї значень чинників x_i, i = 1, 2.., m, відповідних умовам виступу спортсмена в майбутніх матчах, і обчислення прогнозного значення балу y_ie, після чого стає можливим ухвалити обґрунтоване рішення про допуск спортсмена до даних змагань або необхідності яких-небудь інших заходів.