THE POSSIBILITIES OF USING MATHEMATICAL STATISTICS METHODS IN THE DEVELOPMENT OF TECHNOLOGIES FOR SELECTION PROMISING VOLLEYBALL PLAYERS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In professional sports methods of forecasting and selecting both the results of sports competitions and the prospects of individual athletes for achieving higher sports results are of great interest. As part of the study one-way statistical analysis of the correlation of achieving sports results speed with variables that characterize the individual characteristics of volleyball players is conducted. The source of information were the psychological, physical, tactical and technical, physiological and functional characteristics of athletes, as well as survey data and dynamic performance of obtaining results speed. It is revealed that a statistical significant correlation with the rate of movement among volleyball players have six variables: maximal anaerobic capacity, height, stamina, motor response speed, explosive power, attention. Mathematical model for forecasting the obtaining results speed involves four variables, coefficients of which are used to build the regression equation. We developed a forecasting technique using binary logistic regression analysis that allows us to select, with an accuracy of 69.7 %, among young vocalists of the people, with different rates of achievement of the sports result, which will allow with a differentiated approach the trainer-to-teaching staff to achieve higher sports results and improve the process of workouts.

About the authors

M. K. Tashakova

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: osmanov@bk.ru

E. M. Osmanov

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: osmanov@bk.ru

References

  1. Авдеев Ю.В., Колобков П.А., Соколова Ф.М., Алексеева Е.Д. Перспективные методы профессионального отбора борцов // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2013. № 12 (106). С. 7-10.
  2. Бакулев С.Е., Таймазов В.А. Генеалогические основы прогнозирования успешности соревновательной деятельности единоборцев // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2006. № 19. С. 7-14.
  3. Губа В.П. Теория и методика современных спортивных исследований. М.: Спорт, 2016. 232 с.
  4. Таймазов В.А., Бакулев С.Е. Прогнозирование успешности соревновательной деятельности спортсменов с учетом генетических основ тренируемости // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2005. № 18. С. 81-90.
  5. Ахметов И.И., Мустафина Л.Д., Насибулина Э.С. Медико-генетическое обеспечение детско-юношеского спорта // Практическая медицина. 2012. № 7 (62). С. 62-66.
  6. Наследов А. SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011. 400 с.
  7. Гржибовский А.М. Анализ номинальных данных (Независимые наблюдения) // Экология человека. 2008. № 6. С. 58-68.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).