Wprowadzenie do ARIMA: modele niesezonowe Równanie prognostyczne ARIMA (p, d, q): Modele ARIMA są, w teorii, najbardziej ogólną klasą modeli do prognozowania szeregów czasowych, które można przekształcić na 8220stacjonarne 8221 przez różnicowanie (jeśli to konieczne), być może w połączeniu z transformacjami nieliniowymi, takimi jak rejestracja lub deflacja (jeśli to konieczne). Zmienna losowa, która jest szeregiem czasowym, jest nieruchoma, jeśli jej właściwości statystyczne są stałe w czasie. Seria stacjonarna nie ma trendu, jej wahania wokół średniej mają stałą amplitudę i poruszają się w spójny sposób. tj. jego krótkoterminowe wzorce czasu losowego zawsze wyglądają tak samo w sensie statystycznym. Ten ostatni warunek oznacza, że jego autokorelacje (korelacje z jego własnymi wcześniejszymi odchyleniami od średniej) pozostają stałe w czasie, lub równoważnie, że jego widmo mocy pozostaje stałe w czasie. Zmienna losowa tej postaci może być oglądana (jak zwykle) jako kombinacja sygnału i szumu, a sygnał (jeśli jest widoczny) może być wzorem szybkiej lub wolnej średniej rewersji, lub sinusoidalnej oscylacji, lub szybkiej przemiany w znaku , a także może mieć składnik sezonowy. Model ARIMA może być postrzegany jako 8220filter8221, który próbuje oddzielić sygnał od szumu, a sygnał jest następnie ekstrapolowany w przyszłość w celu uzyskania prognoz. Równanie prognostyczne ARIMA dla stacjonarnych szeregów czasowych jest równaniem liniowym (to jest typu regresyjnym), w którym predyktory składają się z opóźnień zmiennej zależnej i opóźnień błędów prognoz. Oznacza to: Przewidywaną wartość Y stałej stałej lub ważoną sumę jednej lub więcej ostatnich wartości Y i lub ważoną sumę jednej lub więcej ostatnich wartości błędów. Jeśli predykatory składają się tylko z opóźnionych wartości Y., jest to model czysto autoregresyjny (8220a-regressed8221), który jest tylko szczególnym przypadkiem modelu regresji i który może być wyposażony w standardowe oprogramowanie regresyjne. Na przykład, autoregresyjny model pierwszego rzędu (8220AR (1) 8221) dla Y jest prostym modelem regresji, w którym zmienna niezależna jest po prostu Y opóźniona o jeden okres (LAG (Y, 1) w Statgraphics lub YLAG1 w RegressIt). Jeśli niektóre z predyktorów są opóźnieniami błędów, to model ARIMA NIE jest modelem regresji liniowej, ponieważ nie ma sposobu, aby określić 8220last okres8217s błąd8221 jako zmienną niezależną: błędy muszą być obliczane na podstawie okresu do okresu kiedy model jest dopasowany do danych. Z technicznego punktu widzenia problem z wykorzystaniem opóźnionych błędów jako czynników predykcyjnych polega na tym, że przewidywania model8217 nie są liniowymi funkcjami współczynników. mimo że są liniowymi funkcjami przeszłych danych. Współczynniki w modelach ARIMA, które zawierają opóźnione błędy, muszą być oszacowane przez nieliniowe metody optymalizacji (8220hill-climbing8221), a nie przez samo rozwiązanie układu równań. Akronim ARIMA oznacza Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lagi z stacjonarnej serii w równaniu prognostycznym nazywane są "wartościami dodatnimi", opóźnienia błędów prognoz są nazywane "przesunięciem średniej", a szeregi czasowe, które muszą być różnicowane, aby stały się stacjonarne, są uważane za "podzielone" wersje stacjonarnej serii. Modele random-walk i random-tendencja, modele autoregresyjne i modele wygładzania wykładniczego są szczególnymi przypadkami modeli ARIMA. Niesezonowy model ARIMA jest klasyfikowany jako model DAIMIMA (p, d, q), gdzie: p to liczba terminów autoregresyjnych, d to liczba niesezonowych różnic potrzebnych do stacjonarności, a q to liczba opóźnionych błędów prognozy w równanie predykcji. Równanie prognostyczne jest skonstruowane w następujący sposób. Po pierwsze, niech y oznacza różnicę d Y. Oznacza to: Zwróć uwagę, że druga różnica Y (przypadek d2) nie jest różnicą od 2 okresów temu. Jest to raczej różnica między pierwszą a różnicą. który jest dyskretnym analogiem drugiej pochodnej, tj. lokalnym przyspieszeniem szeregu, a nie jego lokalnym trendem. Pod względem y. ogólne równanie prognostyczne jest następujące: Tutaj parametry średniej ruchomej (9528217 s) są zdefiniowane w taki sposób, że ich znaki są ujemne w równaniu, zgodnie z konwencją wprowadzoną przez Boxa i Jenkinsa. Niektórzy autorzy i oprogramowanie (w tym język programowania R) definiują je, aby zamiast tego mieli znaki plus. Kiedy rzeczywiste liczby są podłączone do równania, nie ma dwuznaczności, ale ważne jest, aby wiedzieć, którą konwencję używa twoje oprogramowanie podczas odczytu danych wyjściowych. Często parametry są tam oznaczone przez AR (1), AR (2), 8230 i MA (1), MA (2), 8230 itd. Aby zidentyfikować odpowiedni model ARIMA dla Y. zaczynasz od określenia kolejności różnicowania (d) konieczność stacjonowania serii i usunięcia ogólnych cech sezonowości, być może w połączeniu z transformacją stabilizującą warianty, taką jak rejestracja lub deflacja. Jeśli zatrzymasz się w tym momencie i będziesz przewidywał, że zróżnicowana seria jest stała, dopasowałeś jedynie model losowego spaceru lub losowego trendu. Jednak stacjonarne serie mogą nadal mieć błędy związane z auto - korelacjami, co sugeruje, że w równaniu prognostycznym potrzebna jest również pewna liczba terminów AR (p 8805 1) i kilka warunków MA (q 8805 1). Proces określania wartości p, d i q, które są najlepsze dla danej serii czasowej, zostanie omówiony w późniejszych sekcjach notatek (których linki znajdują się na górze tej strony), ale podgląd niektórych typów nietypowych modeli ARIMA, które są powszechnie spotykane, podano poniżej. ARIMA (1,0,0) Model autoregresyjny pierwszego rzędu: jeśli seria jest stacjonarna i autokorelowana, być może można ją przewidzieć jako wielokrotność jej poprzedniej wartości plus stałą. Równanie prognostyczne w tym przypadku wynosi 8230, co oznacza, że Y cofnął się sam w sobie o jeden okres. Jest to model 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jeżeli średnia z Y wynosi zero, wówczas nie zostałoby uwzględnione stałe wyrażenie. Jeśli współczynnik nachylenia 981 1 jest dodatni i mniejszy niż 1 w skali (musi być mniejszy niż 1 waga, jeśli Y jest nieruchomy), model opisuje zachowanie polegające na odwróceniu średniej, w którym należy przypisać wartość kolejnego okresu 817 razy 981 razy jako daleko od średniej, jak ta wartość okresu. Jeżeli 981 1 jest ujemny, przewiduje zachowanie średniej odwrócenia z naprzemiennością znaków, tj. Przewiduje również, że Y będzie poniżej średniego następnego okresu, jeśli jest powyżej średniej tego okresu. W modelu autoregresyjnym drugiego rzędu (ARIMA (2,0,0)), po prawej stronie pojawi się również termin Y t-2 i tak dalej. W zależności od znaków i wielkości współczynników, model ARIMA (2,0,0) może opisywać układ, którego średnia rewersja zachodzi w sposób oscylacyjny sinusoidalnie, podobnie jak ruch masy na sprężynie poddanej losowym wstrząsom . Próba losowa ARIMA (0,1,0): Jeśli seria Y nie jest nieruchoma, najprostszym możliwym modelem jest model losowego spaceru, który można uznać za ograniczający przypadek modelu AR (1), w którym autoregresyjny Współczynnik jest równy 1, tzn. szeregowi z nieskończenie powolną średnią rewersją. Równanie predykcji dla tego modelu można zapisać jako: gdzie stałym terminem jest średnia zmiana okresu do okresu (tj. Dryf długoterminowy) w Y. Ten model może być dopasowany jako model regresji bez przechwytywania, w którym pierwsza różnica Y jest zmienną zależną. Ponieważ zawiera on (tylko) niesezonową różnicę i stały termin, jest klasyfikowany jako model DAIMA (0,1,0) ze stałą. Często Model bezładnego spaceru byłby ARIMA (0,1; 0) model bez stałego ARIMA (1,1,0) różny model autoregresyjny pierwszego rzędu: Jeśli błędy modelu losowego spaceru są autokorelowane, być może problem można rozwiązać, dodając jedno opóźnienie zmiennej zależnej do równania predykcji - - to znaczy przez regresję pierwszej różnicy Y, która sama w sobie jest opóźniona o jeden okres. To przyniosłoby następujące równanie predykcji: które można przekształcić w To jest autoregresyjny model pierwszego rzędu z jednym rzędem niesezonowego różnicowania i stałym terminem - tj. model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) bez stałego prostego wygładzania wykładniczego: Inna strategia korekcji błędów związanych z autokorelacją w modelu losowego spaceru jest zasugerowana przez prosty model wygładzania wykładniczego. Przypomnijmy, że w przypadku niektórych niestacjonarnych szeregów czasowych (na przykład takich, które wykazują głośne wahania wokół wolno zmieniającej się średniej), model spaceru losowego nie działa tak dobrze, jak średnia ruchoma wartości z przeszłości. Innymi słowy, zamiast brać ostatnią obserwację jako prognozę następnej obserwacji, lepiej jest użyć średniej z ostatnich kilku obserwacji w celu odfiltrowania hałasu i dokładniejszego oszacowania średniej lokalnej. Prosty model wygładzania wykładniczego wykorzystuje wykładniczo ważoną średnią ruchomą przeszłych wartości, aby osiągnąć ten efekt. Równanie predykcji dla prostego modelu wygładzania wykładniczego można zapisać w wielu matematycznie równoważnych formach. jedną z nich jest tak zwana forma 8220, korekta zera 8221, w której poprzednia prognoza jest korygowana w kierunku popełnionego błędu: Ponieważ e t-1 Y t-1 - 374 t-1 z definicji, można to przepisać jako : co jest równaniem ARIMA (0,1,1) - bez stałej prognozy z 952 1 1 - 945. Oznacza to, że możesz dopasować proste wygładzanie wykładnicze, określając je jako model ARIMA (0,1,1) bez stała, a szacowany współczynnik MA (1) odpowiada 1-minus-alfa w formule SES. Przypomnijmy, że w modelu SES średni wiek danych w prognozach z wyprzedzeniem 1 roku wynosi 1 945. Oznacza to, że będą one pozostawać w tyle za trendami lub punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Wynika z tego, że średni wiek danych w prognozach 1-okresowych modelu ARIMA (0,1,1) - bez stałej wynosi 1 (1 - 952 1). Tak więc, na przykład, jeśli 952 1 0.8, średnia wieku wynosi 5. Ponieważ 952 1 zbliża się do 1, ARIMA (0,1,1) - bez stałego modelu staje się bardzo długookresową średnią ruchomą, a jako 952 1 zbliża się do 0, staje się modelem losowego chodzenia bez dryfu. Jaki jest najlepszy sposób korekcji autokorelacji: dodawanie terminów AR lub dodawanie terminów MA W dwóch poprzednich modelach omówionych powyżej, problem związanych z autokorelacją błędów w modelu losowego spaceru został ustalony na dwa różne sposoby: przez dodanie opóźnionej wartości różnej serii do równania lub dodanie opóźnionej wartości błędu prognozy. Które podejście jest najlepsze Zasada praktyczna dla tej sytuacji, która zostanie omówiona bardziej szczegółowo w dalszej części, polega na tym, że pozytywna autokorelacja jest zwykle najlepiej traktowana przez dodanie do modelu warunku AR, a negatywna autokorelacja jest zwykle najlepiej traktowana przez dodanie Termin magisterski. W biznesowych i ekonomicznych szeregach czasowych negatywna autokorelacja często pojawia się jako artefakt różnicowania. (Ogólnie rzecz biorąc, różnicowanie zmniejsza pozytywną autokorelację, a nawet może spowodować przełączenie z autokorelacji dodatniej na ujemną). Tak więc model ARIMA (0,1,1), w którym różnicowanie jest połączone z terminem MA, jest częściej używany niż Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) o stałym prostym wygładzaniu wykładniczym ze wzrostem: Dzięki wdrożeniu modelu SES jako modelu ARIMA można uzyskać pewną elastyczność. Po pierwsze, szacowany współczynnik MA (1) może być ujemny. odpowiada to współczynnikowi wygładzania większemu niż 1 w modelu SES, co zwykle nie jest dozwolone w procedurze dopasowania modelu SES. Po drugie, masz możliwość włączenia stałego warunku w modelu ARIMA, jeśli chcesz, aby oszacować średni niezerowy trend. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą ma równanie prognozy: prognozy jednokresowe z tego modelu są jakościowo podobne do tych z modelu SES, z tym że trajektoria prognoz długoterminowych jest zwykle linia nachylenia (której nachylenie jest równe mu) zamiast linii poziomej. ARIMA (0,2,1) lub (0,2,2) bez stałego liniowego wygładzania wykładniczego: liniowe modele wygładzania wykładniczego są modelami ARIMA, które wykorzystują dwie niesezonowe różnice w połączeniu z terminami MA. Druga różnica w serii Y nie jest po prostu różnicą między Y a nią opóźnioną o dwa okresy, ale raczej jest pierwszą różnicą pierwszej różnicy - a. e. zmiana w Y w okresie t. Tak więc druga różnica Y w okresie t jest równa (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Druga różnica funkcji dyskretnej jest analogiczna do drugiej pochodnej funkcji ciągłej: mierzy ona przyspieszenie cytadania lub inną krzywiznę w funkcji w danym punkcie czasu. Model ARIMA (0,2,2) bez stałej przewiduje, że druga różnica szeregu równa się funkcji liniowej dwóch ostatnich błędów prognozy: która może być uporządkowana jako: gdzie 952 1 i 952 2 to MA (1) i Współczynniki MA (2). Jest to ogólny liniowy model wygładzania wykładniczego. w zasadzie taki sam jak model Holt8217s, a model Brown8217s to szczególny przypadek. Wykorzystuje wykładniczo ważone średnie ruchome do oszacowania zarówno lokalnego poziomu, jak i lokalnego trendu w serii. Długoterminowe prognozy z tego modelu zbiegają się do linii prostej, której nachylenie zależy od średniej tendencji obserwowanej pod koniec serii. ARIMA (1,1,2) bez stałego liniowego tłumienia wykładniczego. Ten model jest zilustrowany na załączonych slajdach w modelach ARIMA. Ekstrapoluje lokalny trend pod koniec serii, ale spłaszcza go na dłuższych horyzontach prognozy, wprowadzając nutę konserwatyzmu, praktykę, która ma empiryczne wsparcie. Zobacz artykuł na ten temat: "Dlaczego działa Damped Trend" autorstwa Gardnera i McKenziego oraz artykuł "Zgodny z legendą" Armstronga i in. dla szczegółów. Ogólnie zaleca się trzymać modele, w których co najmniej jedno z p i q jest nie większe niż 1, tj. Nie próbować dopasować modelu takiego jak ARIMA (2,1,2), ponieważ może to prowadzić do przeuczenia oraz pytania o współczynniku równomolowym, które omówiono bardziej szczegółowo w uwagach dotyczących struktury matematycznej modeli ARIMA. Implementacja arkusza kalkulacyjnego: modele ARIMA, takie jak opisane powyżej, można łatwo wdrożyć w arkuszu kalkulacyjnym. Równanie predykcyjne jest po prostu równaniem liniowym, które odnosi się do przeszłych wartości pierwotnych szeregów czasowych i przeszłych wartości błędów. W ten sposób można skonfigurować arkusz kalkulacyjny prognozowania ARIMA, przechowując dane w kolumnie A, formułę prognozowania w kolumnie B i błędy (dane minus prognozy) w kolumnie C. Formuła prognozowania w typowej komórce w kolumnie B byłaby po prostu wyrażenie liniowe odnoszące się do wartości w poprzednich rzędach kolumn A i C, pomnożone przez odpowiednie współczynniki AR lub MA zapisane w komórkach w innym miejscu arkusza kalkulacyjnego. Instrument z ruchomą cewką z magnesami trwałymi lub instrument PMMC Instrument z cewką ruchomą z magnesem stałym Instrument z cewką ruchomą z magnesem trwałym lub instrument typu PMMC używa dwóch magnesów stałych w celu wytworzenia nieruchomego pola magnetycznego. Te typy przyrządów są używane tylko do pomiaru wielkości DC, tak jakbyśmy przyłożyli prąd zmienny do tego typu instrumentów, kierunek prądu zostanie odwrócony podczas ujemnego półcyklu, a zatem kierunek momentu obrotowego również zostanie odwrócony, co daje średnią wartość momentu obrotowego zero. Wskaźnik nie będzie odchylał się z powodu wysokiej częstotliwości ze swojej średniej pozycji pokazującej zerowy odczyt. Jednak bardzo dokładnie mierzy prąd stały. Przejdźmy do konstrukcji cewek ruchomych z magnesami trwałymi. Zobaczymy budowę tego typu instrumentów w pięciu częściach i są one opisane poniżej: Stacjonarny system części lub magnesu: W obecnym czasie stosujemy magnesy o dużym natężeniu pola, o dużej sile koercyjnej zamiast magnesu stałego w kształcie litery U z miękkim żelazkiem elementy biegunów. Magnesy, których obecnie używamy, składają się z materiałów takich jak alcomax i alnico, które zapewniają wysoką siłę pola. Cewka ruchoma: Ruchoma cewka może swobodnie poruszać się między dwoma magnesami trwałymi, jak pokazano na rysunku podanym poniżej. Cewka jest nawinięta na wiele zwojów drutu miedzianego i umieszczona jest na prostokątnym aluminiowym obrocie osadzonym na wysadzanych klejnotami łożyskach. System sterowania: Sprężyna działa na ogół jako system sterowania instrumentami PMMC. Sprężyna pełni także inną ważną funkcję, zapewniając ścieżkę do odprowadzania prądu do i z cewki. System tłumienia: Siła tłumienia wynikająca z momentu obrotowego jest zapewniona przez ruch formy aluminiowej w polu magnetycznym wytworzonym przez magnesy trwałe. Miernik: Miernik tych instrumentów składa się z wskaźnika lekkiego, który ma swobodny ruch i skalę, która jest liniowa lub jednolita i zmienia się pod kątem. Określmy ogólny moment obrotowy w przyrządach z ruchomą cewką z magnesami trwałymi lub instrumentami PMMC. Wiemy, że w ruchomych instrumentach zwojowych moment odchylający jest wyrażany przez wyrażenie: T d NBldI gdzie N jest liczbą zwojów, B jest gęstością strumienia magnetycznego w szczelinie powietrznej, l jest długością ruchomej cewki, d jest szerokością ruchu cewka, I ja jestem prądem elektrycznym. Teraz dla ruchomych cewek odchylenie momentu obrotowego przyrządu powinno być proporcjonalne do prądu, matematycznie możemy napisać T d GI. W ten sposób porównując mówimy G NBIdl. W stanie ustalonym mamy zarówno momenty sterujące jak i odchylające są równe. T c kontroluje moment obrotowy, przy równaniu kontrolującego momentu obrotowego z momentem odchylenia mamy GI K. x, gdzie x jest odchyleniem, dlatego prąd jest podawany przez. Ponieważ ugięcie jest wprost proporcjonalne do prądu, dlatego potrzebujemy jednolitej skali na mierniku do pomiaru prądu. Teraz omówimy podstawowy schemat obwodu amperomierza. Rozważmy obwód pokazany poniżej: Pokazano prąd I, który dzieli się na dwa komponenty w punkcie A. Te dwa komponenty to Is i I m. Zanim skomentuję wartości wielkości tych prądów, daj nam znać więcej na temat budowy oporów bocznikowych. Podstawowe właściwości oporów bocznikowych podano poniżej. Rezystancja elektryczna tych bocznic nie powinna różnić się w wyższej temperaturze, powinna mieć bardzo niską wartość współczynnika temperaturowego. Także opór powinien być niezależny od czasu. Ostatnią i najważniejszą własnością, jaką powinny posiadać, jest to, że powinny być w stanie przenosić wysoką wartość prądu bez znacznego wzrostu temperatury. Zwykle manganina służy do wytwarzania oporności na prąd stały. Można więc powiedzieć, że wartość I s znacznie większa niż wartość I m jako oporu bocznikowania jest niska. Z tego, co mamy, gdzie Rs jest oporem bocznikowania, a R m jest opornością elektryczną cewki. Z powyższych dwóch równań możemy napisać: Gdzie, gdzie m jest mocą powiększającą bocznika. Błędy w ruchomych cewkach z magnesami trwałymi Istnieją trzy główne rodzaje błędów: Błędy spowodowane magnesami trwałymi: Z powodu efektów temperaturowych i starzenia się magnesów magnes może w pewnym stopniu stracić magnetyzm. Magnesy są zwykle starzone przez obróbkę cieplną i wibracyjną. Błąd może pojawić się w PMMC Instrument ze względu na starzenie się sprężyny. Jednak błąd spowodowany przez starzenie się sprężyny i błędy spowodowane przez magnes trwały są przeciwne do siebie, dlatego oba błędy są kompensowane ze sobą. Zmiana rezystancji ruchomej cewki z temperaturą: Zasadniczo współczynniki temperaturowe wartości współczynnika drutu miedzianego w ruchomej cewce wynoszą 0,04 na stopniowy wzrost temperatury Celsjusza. Ze względu na niższą wartość współczynnika temperaturowego temperatura wzrasta z większą szybkością, a tym samym wzrasta opór. Z tego powodu powstaje znaczna ilość błędów. Zalety urządzeń cewek ruchomych z magnesem stałym Skala jest podzielona równomiernie, ponieważ prąd jest wprost proporcjonalny do ugięcia wskaźnika. W związku z tym bardzo łatwo zmierzyć ilości z tych instrumentów. Zużycie energii jest również bardzo niskie w tego typu instrumentach. Większa wartość momentu obrotowego odnosi się do stosunku masy. Mają one wiele zalet, pojedynczy przyrząd może być używany do mierzenia różnych wielkości przy użyciu różnych wartości boczników i mnożników. Zamiast różnych zalet, instrumenty z ruchomą cewką z magnesami trwałymi lub instrument PMMC mają kilka wad. Zalety instrumentów z ruchomymi cewkami z magnesami trwałymi Instrumenty te nie mogą mierzyć wielkości ac. Koszt tych instrumentów jest wysoki w porównaniu do ruchomych instrumentów żelaznych. Zdolność to zdolność do zmiany kierunku ciała w efektywny i efektywny sposób, a do osiągnięcia tego potrzebne jest połączenie: Balansu Zdolność do utrzymania równowagi podczas postoju lub ruchu (tzn. aby nie przewrócić się) dzięki skoordynowanym działaniom naszych funkcji zmysłowych (oczu, uszu i narządów proprioceptywnych w naszych stawach) Równowaga statyczna - zdolność zatrzymania środka masy powyżej podstawy podpórki w pozycji stacjonarnej. Równowaga dynamiczna - zdolność utrzymać równowagę z ruchem ciała Szybkość zdolność szybkiego przemieszczania całego ciała lub jego części Wytrzymałość zdolności grupy mięśniowej lub mięśniowej do pokonania oporu Koordynacja zdolność kontrolowania ruchu ciała we współpracy z ciałem funkcje czuciowe, np łapanie piłki (piłka, koordynacja rąk i oczu) W jaki sposób poprawiamy zwinność Możemy poprawić naszą zwinność, poprawiając części składowe zwinności (wymienione powyżej) i ćwicząc je w treningu. Drabina Agility Głównym celem programów drabinkowych jest promowanie szerokiej gamy różnych wzorów stóp i ruchów. Poprzez praktykę ruchy te staną się drugą naturą, a ciało będzie w stanie szybko reagować na różne sportowe wzorce ruchu. Dzięki drabinie zwinności możemy poprawić naszą zwinność ćwicząc wzorce ruchowe podczas treningu. Standardowa drabina ma 10 metrów długości i 18-calowe kwadraty, ale można zbudować własną drabinę za pomocą patyków, taśm lub taśm. Kiedy rozpoczynasz program drabiny zwinności, zaczynaj od 2 do 4 ćwiczeń i po opanowaniu tych ćwiczeń wprowadzaj nowe ćwiczenia. Ocena drabiny Prędkość po drabinie może wskazywać na dużą szybkość zawodów. Czas krótszy niż 2,8 sekundy dla mężczyzn i 3,4 sekundy dla samic do biegania po długości drabinki 20 szczebli, po jednej stopie w każdym z szczebli, jest uważany za doskonały dla starszych sportowców. Poniżej przedstawiamy kilka ćwiczeń z drabin, które możesz wykorzystać. Rozpocznij od stania bokiem do drabiny (ryc. 3a) Przesuwając się w bok z prawej strony, wejdź w pierwszy kwadrat prawą stopą (ryc. 3b). Podejdź lewą stopą (ryc. 3c). Wycofaj się prawą stopą (Rys. 3d) Wycofaj się lewą stopą (ryc. 3e) Powtórz sekwencję od 2 do 5 na całej długości drabiny Ćwiczenie 4 Wykonaj siewnik w pozycji bocznej do drabiny (ryc. 4a) Poruszając się w prawo, umieść prawa noga do pierwszego kwadratu (ryc. 4b) Następnie przejdź po drabinie lewą stopą (ryc. 4c) Zdejmij prawą stopę z drabiny umieszczając ją obok lewej stopy (ryc. 4d). Teraz przejdź do przodu kwadrat z lewą stopą Następnie przejdź po drabinie prawą nogą Zdejmij lewą stopę z drabiny, umieszczając ją obok prawej stopy Powtórz sekwencję od 2 do 7 do końca wzdłuż drabiny Ćwiczenie 5 Zacznij rozsiadły się po jednej stronie drabina - prawa stopa na pierwszym kwadracie i lewa stopa poza drabiną (ryc. 5a) Zrób ju z prawej strony, tak aby prawa noga pozostała na placu drabinkowym, a lewa stopa znalazła się na kolejnym placu drabinkowym (ryc. 5b). Wykonaj skok w lewo, aby lewa stopa pozostała na placu drabiny, a prawa stopa wylądowała poza drabiną. (Ryc. 5c) Wykonaj skok w lewo, aby twoja lewa stopa znalazła się w kwadracie drabiny, a prawa noga znalazła się na kolejnym kwadracie drabiny (ryc. 5d). Wykonaj skok w prawo, aby twoja prawa stopa znalazła się w kwadracie drabiny lewa stopa ląduje poza drabiną (ryc. 5e) Powtórz sekwencję od 2 do 5 na całej długości po drabinie Ćwiczenie 6 Rozpocznij stojąc bokiem do drabiny (ryc. 6a) Wejdź na pierwszy kwadrat prawą stopą (ryc. 6b) Następnie, przechodzić po drabinie na drugą stronę lewą stopą (ryc. 6c) Krokiem prawą stopę w poprzek do następnego kwadratu (ryc. 6d) Następnie przejść po drabinie na drugą stronę lewą stopą (ryc. 6e). prawa stopa z boku do następnego kwadratu (Ryc. 6f) Powtórz sekwencję od 3 do 6 na całej długości la dder Ćwiczenie 7 Jako ćwiczenie 6, ale poruszające się po bokach lewą stopą. Jak mierzymy sprawność? Istnieje szereg testów, które pozwolą zmierzyć sprawność zawodników. Obejmują one: Hexagonal Obstacle Agility Test - nadaje się do uprawiania sportu z wielokierunkowym ruchem Test sprawności w terenie Illinois - - nadaje się do uprawiania sportu z wielokierunkowym ruchem Test poprzecznej zmiany kierunku - odpowiedni do uprawiania sportu z wielokierunkowym ruchem Test Quick Feet - nadaje się do uprawiania sportu z wielokierunkowym ruchem T Drill test - odpowiedni dla sportu z ruchem wielokierunkowym Test bociana na stojaku (test równowagi) Powiązane bibliografie Poniższe źródła zawierają dodatkowe informacje na ten temat: PARSONS, S. et al. (1998) Rozwój szybkości, zwinności i szybkości dla zawodników tenisa. Dziennik kondycji kondycyjnej. 20 (3), str. 14-19. Referencje stron Jeśli cytujesz informacje z tej strony w swojej pracy, odniesienie do tej strony to: MACKENZIE, B. (2000) Agility WWW Dostępne od: brianmac. co. ukagility. htm Dostęp do powiązanych stron Następujące strony Sports Coach dostarczają dodatkowych informacji w tym temacie:
No comments:
Post a Comment