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偏最小二乘回归在运动训练研究中的应用
被引量：
3
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作者
马勇占
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2009年第10期74-79,共6页
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...
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。
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关键词
运动
训练
学
运动训练数理统计
偏最小二乘回归
回归建模
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职称材料
题名
偏最小二乘回归在运动训练研究中的应用
被引量：
3
1
作者
马勇占
机构
台州学院体育科学学院
出处
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2009年第10期74-79,共6页
基金
浙江省教育厅资助项目(20050049)
文摘
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。
关键词
运动
训练
学
运动训练数理统计
偏最小二乘回归
回归建模
Keywords
sports training science
sports trainingof mathematical statistics
partial least-square regression
regression modeling
分类号
G80-32 [文化科学—运动人体科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏最小二乘回归在运动训练研究中的应用
马勇占
《体育学刊》
CAS
CSSCI
北大核心
2009
3
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