Because the decathlon tests many facets of athleticism, including sprinting, throwing, jumping, and endurance, many consider it to be the ultimate test of athletic ability. On this view, estimating the maximal decathlon score and understanding what it would take to achieve that score provides insight into the upper limits of human athletic potential. To this end, we develop a Bayesian composition model for forecasting how individual athletes perform in each of the 10 decathlon events of time. Besides capturing potential non-linear temporal trends in performance, our model carefully captures the dependence between performance in an event and all preceding events. Using our model, we can simulate and evaluate the distribution of the maximal possible scores and identify profiles of athletes who could realistically attain scores approaching this limit.


翻译:由于十项全能测试了包括短跑、投掷、跳跃和耐力在内的多方面运动能力,许多人认为它是对运动能力的终极考验。基于这一观点,估算十项全能的最大可能得分并理解实现该得分所需的条件,有助于洞悉人类运动潜力的上限。为此,我们开发了一个贝叶斯组合模型,用于预测个体运动员在十项全能中10个时间性项目中的表现。除了捕捉成绩中潜在的非线性时间趋势外,我们的模型还仔细刻画了运动员在某一项目中的表现与其之前所有项目表现之间的依赖关系。利用该模型,我们可以模拟并评估最大可能得分的分布,并识别出那些在现实中可能接近这一极限得分的运动员特征。

0
下载
关闭预览

相关内容

【新书】贝叶斯推断:理论、方法、计算,347页pdf
专知会员服务
87+阅读 · 2024年6月8日
【干货书】贝叶斯统计分析方法,697页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2021年12月18日
【新书】感知和行动的贝叶斯模型,348页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年11月18日
【Nature】贝叶斯统计与建模综述,26页pdf
专知会员服务
77+阅读 · 2021年1月21日
【干货书】贝叶斯推断随机过程,449页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2020年8月27日
【ETH博士论文】贝叶斯深度学习,241页pdf
专知
10+阅读 · 2022年1月16日
【干货书】贝叶斯推断随机过程,449页pdf
专知
30+阅读 · 2020年8月27日
面试题:简单说说贝叶斯定理
七月在线实验室
12+阅读 · 2019年6月12日
一文读懂机器学习中的贝叶斯统计学
数据分析
26+阅读 · 2019年5月8日
【深度】让DL可解释?这一份66页贝叶斯深度学习教程告诉你
GAN生成式对抗网络
15+阅读 · 2018年8月11日
贝叶斯机器学习前沿进展
机器学习研究会
21+阅读 · 2018年1月21日
一文读懂贝叶斯分类算法(附学习资源)
大数据文摘
12+阅读 · 2017年12月14日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月20日
VIP会员
相关资讯
【ETH博士论文】贝叶斯深度学习,241页pdf
专知
10+阅读 · 2022年1月16日
【干货书】贝叶斯推断随机过程,449页pdf
专知
30+阅读 · 2020年8月27日
面试题:简单说说贝叶斯定理
七月在线实验室
12+阅读 · 2019年6月12日
一文读懂机器学习中的贝叶斯统计学
数据分析
26+阅读 · 2019年5月8日
【深度】让DL可解释?这一份66页贝叶斯深度学习教程告诉你
GAN生成式对抗网络
15+阅读 · 2018年8月11日
贝叶斯机器学习前沿进展
机器学习研究会
21+阅读 · 2018年1月21日
一文读懂贝叶斯分类算法(附学习资源)
大数据文摘
12+阅读 · 2017年12月14日
相关基金
国家自然科学基金
16+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员