長距離種目における水泳選手のパフォーマンス低下

統計的思考 ケーススタディ

Justin Bois

Lecturer, Caltech

水泳の基礎知識

1 Photo by Chan-Fan, CC-BY-SA-4.0
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水泳の基礎知識

  • スプリット：プールを1往復するのにかかるタイム
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1 Image: Miho NL, CC-BY-3.0
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ペースの低下

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ペース低下の定量化

  • 女子800m自由形予選を使用
  • 最初と最後の100mを除外
  • 各スプリット番号の平均スプリットタイムを算出
  • 線形回帰でスプリットごとの低下量を推定
  • 仮説検定：低下がランダムな変動で説明できるか検証
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相関の仮説検定

  • 帰無仮説：スプリットタイムとスプリット番号は完全に無相関
  • 帰無仮説のもとでデータをシミュレート
    scrambled_split_number = np.random.permutation(
  split_number
)
  • 検定統計量としてピアソン相関係数 rho を使用
    rho = dcst.pearson_r(scrambled_split_number, splits)
  • p値：観測値以上のピアソン相関を持つ複製の割合
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では、練習しましょう！

統計的思考 ケーススタディ

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