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偏最小二乘在短跑运动员选材中的应用
引用本文:孙雪莲,胡锡健,林兢.偏最小二乘在短跑运动员选材中的应用[J].杭州师范学院学报(自然科学版),2005,4(5):397-400.
作者姓名:孙雪莲  胡锡健  林兢
作者单位:新疆大学数学学院,新疆大学数学学院,新疆大学体育学院 新疆乌鲁木齐 830046,新疆乌鲁木齐 830046,新疆乌鲁木齐 830046
摘    要:运动员选材问题是一个极其重要而又复杂的问题,就方法而言,目前尚无重大突破.在此运用一种新型的多元数据分析方法———偏最小二乘回归(PLS)方法,选取13岁维吾尔族男生,就其体质测试中的形态、机能、素质等有关数据加以分析,建立了短跑成绩的预测模型.对各项指标的贡献率进行分析与计算,并做了精度分析,为科学选材提供了定量依据.

关 键 词:偏最小二乘回归  交叉检验  运动员选材
文章编号:1008-9403(2005)05-0397-04
修稿时间:2005年6月14日

Application of partial least squares in selecting sprinters
SUN Xue-lian,HU Xi-jian,LIN Jin.Application of partial least squares in selecting sprinters[J].Journal of Hangzhou Teachers College(Natural Science),2005,4(5):397-400.
Authors:SUN Xue-lian  HU Xi-jian  LIN Jin
Institution:SUN Xue-lian~1,HU Xi-jian~1,LIN Jin~1
Abstract:As a number of factors are involved in selecting talents,which are contradictory to each other,it has been an issue of great concern in sports field to find a method that can be applied to evaluate athletes.In this paper,we use a method of Partial Least Squares to fit the forecasting models for the achievements of sprint.And make an analysis on the data of physique,function and quality got from the test of a group of 13-year-old Urgy boys.Every index factor proportion is taken into account.We also make some precision analysis.
Keywords:Patrial Least Squares  cross-validation  selecting athletes
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