Статистичні моделі аналізу тренувальних факторів і прогнозування спортивних результатів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКублій, Лариса Іванівна
dc.contributor.authorХолодницька, Аріна Юріївна
dc.date.accessioned2026-01-30T14:44:00Z
dc.date.available2026-01-30T14:44:00Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractАктуальність теми. Підвищення спортивних результатів залежить не тільки від обсягу й характеру фізичних навантажень, а й від індивідуальних особливостей людини — генетичних, фізіологічних, поведінкових тощо. Проблемою постає розуміння того, який саме фактор і якою мірою впливає на індивідуальний результат спортсмена. З огляду на це актуальним є виявлення й кількісна оцінка впливу різних факторів на спортивний результат особистості. Метою роботи є розробка програмного інструменту, який забезпечує аналіз впливу тренувальних факторів і прогнозування спортивних результатів. Завдання дослідження: — проаналізувати сучасні підходи і статистичні методи, які застосовуються для аналізу спортивних показників; — розробити математичну модель для аналізу залежностей між тренувальними факторами й спортивними результатами; — створити веб-застосунок для візуалізації результатів моделювання. Об’єкт дослідження — статистичні методи й алгоритми аналізу даних, які використовуються для виявлення залежностей і побудови прогнозів. Предмет дослідження — статистичні методи для оцінки впливу тренувальних факторів і прогнозування спортивних показників. Методи дослідження: кореляційний аналіз для виявлення й відбору найбільш значущих факторів, які впливають на спортивні результати; множинна лінійна регресія з оцінкою параметрів методом найменших квадратів; перевірка статистичної значущості коефіцієнтів регресії за допомогою критерію Стьюдента; перевірка адекватності моделі за допомогою критерію Фішера-Снедекора. Практична цінність розробленого програмного інструменту полягає в можливості аналізу впливу різних факторів на результативність спортсменів. Результати аналізу можуть бути використані для вдосконалення й персоналізації тренувального процесу. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи доповідалися та обговорювалися на ХХІІ Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених і студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики», м. Київ, 22-25 квітня 2025 року. Результати дослідження опубліковані в науковому журналі «Вісник Херсонського національного технічного університету», № 3, 2025. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів і висновків. Загальний обсяг роботи становить 106 сторінок, з яких 84 сторінки — основний текст. Робота містить 6 таблиць, 42 рисунки, список використаних джерел, який налічує 47 найменувань. Дисертація демонструє розробку програмного інструменту для аналізу впливу тренувальних факторів на результативність спортсменів із можливістю прогнозування результатів на основі виявлених залежностей. Програмний інструмент реалізовано у вигляді веб-застосунку на основі клієнт-серверної архітектури, де клієнтська частина розроблена з використанням фреймворку Angular (TypeScript), серверна частина з використанням фреймворку NestJS (TypeScript), а як систему керування базами даних використано PostgreSQL. У роботі застосовано такі статистичні методи, як кореляційний аналіз, множинна лінійна регресія, критерій Стьюдента, критерій Фішера-Снедекора. Веб-застосунок забезпечує користувачам можливість аналізувати вплив факторів на результат за стандартним або власним показником, прогнозувати результат на основі виявлених залежностей на обрану майбутню дату й вести щоденник тренувань.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic. Improving athletic performance depends not only on the volume and nature of physical activity, but also on individual characteristics — genetic, physiological, behavioral, etc. The problem is understanding which factor and to what extent influences the individual performance of an athlete. In view of this, it is important to identify and quantitatively assess the impact of various factors on an individual’s athletic performance. The aim of this work is to develop a software tool that analyses the impact of training factors and predicts athletic performance. Research objectives: — analyze current approaches and statistical methods used to analyze sports performance; — develop a mathematical model for analyzing the relationships between training factors and sports performance; — create a web application for visualizing the results of modelling. The object of the study is statistical methods and algorithms for data analysis used to identify dependencies and make predictions. The subject of the study is the statistical analysis of training factors to assess their impact on sports performance and to make forecasts. Research methods: correlation analysis to find and choose the most important factors affecting sports results; linear regression with estimation of parameters using the least squares method; verification of the regression coefficients' statistical significance using Student’s criterion; verification of model adequacy using Fisher-Snedecor’s criterion. The practical value of the developed software tool lies in its ability to analyze the impact of various factors on athletes’ performance. The results of the analysis can be used to improve and personalize the training process. Approbation of the dissertation results. The main provisions of this work were reported and discussed at the XXII International scientific and practical conference of young scientists and students “Modern problems of scientific support of power engineering”, Kyiv, 22-25 April 2025. The results of the study were published in the scientific journal “Visnyk of Kherson National Technical University” (section “Information Technologies”). The dissertation consists of an introduction, five chapters and conclusions. The total volume of the work is 106 pages, of which 84 pages are devoted to the main text. The work contains 6 tables, 42 figures and the list of sources used, which includes 47 titles.
dc.format.extent106
dc.identifier.citationХолодницька, А. Ю. Статистичні моделі аналізу тренувальних факторів і прогнозування спортивних результатів : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Холодницька Аріна Юріївна. – Київ, 2025. – 106 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78579
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectтренувальні фактори
dc.subjectспортивні результати
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectстатистичні моделі
dc.subjectкореляційний аналіз
dc.subjectмножинна лінійна регресія
dc.subjectвеб-застосунок
dc.subjectAngular
dc.subjectNestJS
dc.subjectPostgreSQL
dc.titleСтатистичні моделі аналізу тренувальних факторів і прогнозування спортивних результатів
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Holodnitska_magistr.pdf
Розмір:
4.29 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи