Analizzando le prestazioni estreme nel nuoto
Uno studio su come le performance estreme nel nuoto possano prevedere i futuri record.
― 5 leggere min
Indice
Nel mondo dell'atletica, specialmente nel nuoto, capire le prestazioni eccezionali è fondamentale. Questo focus sulle prestazioni estreme può fornire spunti su tendenze, previsioni e possibili successi futuri. C'è bisogno di un metodo speciale per analizzare questi valori estremi, soprattutto in dati che provengono da più nuotatori nel tempo.
L'importanza dei valori estremi
I valori estremi si riferiscono a quelle prestazioni che si distinguono, siano esse record o personali migliori. Questi valori non sono solo interessanti; possono dirci come gli atleti stanno progredendo e quali record potrebbero essere battuti in futuro. Riconoscere l'importanza di queste osservazioni estreme è particolarmente vitale negli sport dove ogni frazione di secondo conta.
Dati longitudinali
Sfide deiI dati longitudinali significa dati raccolti dagli stessi soggetti nel tempo. Nel nuoto, questo significa tenere traccia dei tempi dei nuotatori in diverse competizioni. Tali dati spesso presentano irregolarità, poiché non tutti i nuotatori competono contemporaneamente, e ogni nuotatore può avere un numero variabile di prestazioni registrate. Questa variabilità può presentare sfide nell'analisi, poiché i metodi tradizionali spesso si concentrano solo sulle prestazioni medie, ignorando le preziose informazioni fornite dagli estremi.
Teoria dei Valori Estremi
Utilizzo dellaLa Teoria dei Valori Estremi (EVT) è un ramo della statistica che si concentra specificamente sulla comprensione delle osservazioni estreme, come i tempi di nuoto più veloci. EVT fornisce strumenti e modelli per analizzare questi casi eccezionali, rendendola ideale per il nostro scopo. Applicando EVT ai dati di nuoto, possiamo capire meglio il comportamento dei record e come potrebbero evolversi le prestazioni future.
La Struttura dei Dati
Nella nostra analisi, guardiamo ai dati di nuoto di atleti d'élite. Ogni nuotatore ha una serie di tempi registrati per eventi specifici, come i 100m rana. Questi record mostrano un mix di prestazioni regolari e tempi eccezionali che possono essere considerati estremi. L'obiettivo è analizzare questi dati per identificare schemi e prevedere futuri record.
Assunzioni sui Dati
Partiamo da diverse assunzioni sui dati che stiamo analizzando:
- Le prestazioni di ciascun nuotatore sono indipendenti dagli altri.
- C'è uno schema comune su come le prestazioni si distribuiscono intorno ai loro record.
- Le prestazioni cambiano nel tempo e dobbiamo tener conto di questa variabilità.
Il Nostro Approccio
Per analizzare efficacemente le prestazioni estreme, creiamo un modello flessibile che può ospitare sia somiglianze che differenze tra i nuotatori. Questo modello considera come i singoli nuotatori possono differire nei loro percorsi di prestazione e incorpora le loro circostanze uniche.
Inferenza Bayesiana
Incorporare l'Uno strumento potente che utilizziamo è l'Inferenza Bayesiana. Questo approccio ci consente di stimare i parametri del nostro modello basandoci sui dati che abbiamo, incorporando conoscenze pregresse. Il metodo bayesiano è particolarmente utile quando si tratta di dati limitati da alcuni nuotatori, poiché ci aiuta a mantenere una visione equilibrata integrando le prestazioni passate con le analisi attuali.
Applicazione al Nuoto d'Élite
Focalizziamo il nostro modello specificamente sui nuotatori d'élite, definiti come quelli che hanno ottenuto tempi al di sotto di una certa soglia. Esaminando le loro prestazioni, possiamo catturare le sfumature delle loro carriere natatorie e fornire previsioni sui loro risultati futuri.
Raccolta Dati
La nostra analisi utilizza dati di nuotatori d'élite registrati tra il 2012 e il 2019. Ci concentriamo in particolare sui tempi più veloci delle competizioni, che rappresentano la migliore abilità di ciascun nuotatore in quel momento. Questa strategia assicura che analizziamo dati di alta qualità piuttosto che prendere in considerazione tutti i nuoti, che potrebbero includere tempi tattici o meno rappresentativi.
Scoperte Chiave
Dalla nostra analisi emergono diversi spunti chiave. Notiamo che:
- Ci sono tendenze identificabili tra i migliori performer. Ad esempio, alcuni nuotatori migliorano costantemente i loro tempi, mentre altri vedono fluttuazioni dovute a fattori come l'età o l'intensità della competizione.
- La capacità di prevedere quali nuotatori potrebbero battere record in futuro diventa più chiara, specialmente quando analizziamo i loro percorsi passati.
- Il nostro modello può evidenziare la probabilità di risultati estremi, fornendo non solo un'analisi delle prestazioni passate, ma anche una mappa per le aspettative future.
Prevedere Futuri Record
Uno dei principali obiettivi della nostra analisi è prevedere se un nuotatore batterà un record nei prossimi anni. Valutiamo i dati passati per prevedere chi potrebbe affrontare la sfida, tenendo conto della progressione personale di ciascun atleta.
Strategie per la Previsione
Per prevedere futuri record, utilizziamo varie strategie statistiche, comprese simulazioni che considerano diversi scenari. Eseguendo queste simulazioni, possiamo valutare la probabilità di alcuni atleti di raggiungere tempi notevoli, battere record o stabilire personali migliori.
Comprendere i Risultati
I risultati della nostra analisi mostrano che:
- Alcuni nuotatori mostrano schemi che li rendono più propensi a battere record, mentre altri possono stabilizzarsi attorno a una prestazione massima.
- Il panorama competitivo nel nuoto è dinamico, il che significa che nuovi atleti emergono costantemente, il che può cambiare aspettative e possibilità.
Conclusione
Utilizzando un quadro incentrato sull'analisi dei valori estremi, possiamo trarre spunti preziosi sulle prestazioni di nuoto. Questa metodologia stabilisce le basi per ulteriori studi e applicazioni nell'analisi sportiva, migliorando alla fine la nostra comprensione e apprezzamento del successo atletico.
Direzioni Future
Guardando avanti, ci sono numerosi percorsi da esplorare. Espandere il nostro set di dati per includere ancora più atleti potrebbe fornire ulteriori spunti, mentre affinare i nostri modelli potrebbe migliorare il loro potere predittivo. Inoltre, applicare i nostri metodi ad altri sport potrebbe rivelare schemi e tendenze simili nelle prestazioni.
Pensieri Finali
Il viaggio attraverso l'analisi delle prestazioni estreme nel nuoto illustra l'importanza dei metodi statistici avanzati nella comprensione e previsione dei successi atletici. Concentrandoci sugli estremi, otteniamo un quadro più ricco dello sport e possiamo contribuire significativamente al campo dell'analisi sportiva.
Titolo: A framework for statistical modelling of the extremes of longitudinal data, applied to elite swimming
Estratto: We develop methods, based on extreme value theory, for analysing observations in the tails of longitudinal data, i.e., a data set consisting of a large number of short time series, which are typically irregularly and non-simultaneously sampled, yet have some commonality in the structure of each series and exhibit independence between time series. Extreme value theory has not been considered previously for the unique features of longitudinal data. Across time series the data are assumed to follow a common generalised Pareto distribution, above a high threshold. To account for temporal dependence of such data we require a model to describe (i) the variation between the different time series properties, (ii) the changes in distribution over time, and (iii) the temporal dependence within each series. Our methodology has the flexibility to capture both asymptotic dependence and asymptotic independence, with this characteristic determined by the data. Bayesian inference is used given the need for inference of parameters that are unique to each time series. Our novel methodology is illustrated through the analysis of data from elite swimmers in the men's 100m breaststroke. Unlike previous analyses of personal-best data in this event, we are able to make inference about the careers of individual swimmers - such as the probability an individual will break the world record or swim the fastest time next year.
Autori: Harriet Spearing, Jonathan Tawn, David Irons, Tim Paulden
Ultimo aggiornamento: 2023-06-21 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.12419
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.12419
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.