Jak spada wydajność pływaków podczas długich konkurencji?

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Justin Bois

Lecturer, Caltech

Więcej o pływaniu

1 Photo by Chan-Fan, CC-BY-SA-4.0
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Więcej o pływaniu

  • Odcinek: Czas potrzebny do przepłynięcia jednej długości basenu
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Więcej o pływaniu

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Więcej o pływaniu

1 Image: Miho NL, CC-BY-3.0
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Więcej o pływaniu

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Zwalnianie

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Kwantyfikacja spowolnienia

  • Użyj wyścigów eliminacyjnych kobiet na 800 m stylem dowolnym
  • Pomiń pierwsze i ostatnie 100 metrów
  • Oblicz średni czas odcinka dla każdego numeru odcinka
  • Wykonaj regresję liniową, aby uzyskać spowolnienie na odcinek
  • Przeprowadź test hipotezy: czy spowolnienie można wyjaśnić losową zmiennością?
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Testy hipotez dla korelacji

  • Postaw hipotezę zerową: czas odcinka i numer odcinka są całkowicie nieskorelowane
  • Symuluj dane przy założeniu prawdziwości hipotezy zerowej
    scrambled_split_number = np.random.permutation(
      split_number
    )
    
  • Użyj korelacji Pearsona, oznaczonej rho, jako statystyki testowej
    rho = dcst.pearson_r(scrambled_split_number, splits)
    
  • Oblicz p-wartość jako odsetek replik z korelacją Pearsona co najmniej równą zaobserwowanej
Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Czas na ćwiczenia!

Studia przypadków w myśleniu statystycznym

Preparing Video For Download...