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女子竞技体操跳马运动学变量与裁判打分多元回归模型研究

         
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cqvip:目的:基于体操跳马运动学数据、难度分和最终得分等参数建立跳马预判评分模型并评估预判模型评分的可靠性和准确性,提出备战东京奥运的启示。方法:研究数据来源于2017年全国体操锦标赛女子跳马资格赛中48名运动员的跳马动作。1台JVC PX100高速摄像机用于采集跳马视频数据。运动学数据由有经验编码人员(r=0.96)采用Dartfish二维视频分析解析获得,难度分和最终得分来自于官方比赛成绩公告。样本分为两部分,一部分(n=43人)用于建立跳马数学预判评分模型,另一部分数据(n=5人)用于评估预判模型的可靠性和准确性。使用偏最小二乘法进行回归建模和交叉验证。结果:选择2成分回归模型的拟合优度,预判模型解释方差R2 cal=86.24%,模型验证解释方差R2 val=82.83%。在校准和验证模型中,预测的Y(FS)和参考Y(FS)之间的关系显著(r校正=0.929,r验证=0.910),校准均方根误差和预测均方根误差分别为0.3056和0.3495。结果表明校准数据拟合度较高,模型可以用于描述数据集。难度分、第二腾空时间、倒2步速度、助跑速度、踏板接触时间、倒2步时间和撑马时间是预判评分模型的重要变量。使用5个样本进行模型验证,预测结果显示80%的可靠性和准确性。结论:基于二维视频分析运动学变量和已知的动作难度,可以建立无技术评价的跳马预判评分模型。

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