简介:通过对奥运会男篮比赛在不同节奏下获胜球队和失败球队的数据对比以及不同节奏下技术统计指标的差异分析,探索影响篮球比赛节奏的技术因素及影响比赛胜负的因素;通过中国队与对手的比较,寻找中国队在历届奥运会存在的问题,为今后的训练和比赛提供参考依据。研究结果显示:在较快节奏下胜队更能发挥出实力优势,表现出较高的绩效;在较慢的节奏中弱队能够减少与强队技术统计数据上的差距。2分投、抢断、2分中、失误决定着控球权次数,影响着比赛节奏的快慢。中国队在快节奏比赛中综合表现很差;一般节奏下2分球命中率较低,3分投篮出手机会较少,助攻较少,失误较多;在慢节奏下中国队才能正常发挥自己的水平,胜率较高。
简介:基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法.基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生体质分类器.应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断,从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警,以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行个性化的有效干预,从而促进学生健康发展,提高大学生整体体质水平.分类器模型用Python编码实现,最后用与训练数据不重叠的历史体质数据检测分类器的准确率,结果显示,基于朴素贝叶斯算法的体质分类器达到了78%的正确率.
简介:采用统计法和归纳分析法对安徽体院排球队2009级和2010级2届毕业生的情况进行统计分析,结果显示:5年制高职学生普遍文化基础差,考取本科院校的概率低,大部分学生来自于农村,由于家庭条件等因素,学生流失现象比较严重;由于安徽省排球项目没有专业队,开展排球运动的地市不多,全省排球运动的普及率不够理想.同时,提出措施.