Marathonzeit vs. Marathonzeit in LD

[runningmaus]

ich habe beim Laufen aufgrund eines ... hm... Darmproblems auf der Laufstrecke bei der LD knapp 2h dazugetan, im Vergleich zu meiner Solozeit

Aber Schwimmen und Radeln war top

[werner]

Zitat von pinkpoison

Regressionsanalyse über Eure 16 Datenpaare:
[...]

Die Steigung passt ja einigermaßen zu den von mir genannten 20%. Der negative y-Achsenabschnitt will mir nicht so recht einleuchten.

[fitschigogeler]

2009: 3:28 zu 4:08 (aber in Roth )

[aims]

Zitat von runningmaus

ich habe beim Laufen aufgrund eines ... hm... Darmproblems auf der Laufstrecke bei der LD knapp 2h dazugetan, im Vergleich zu meiner Solozeit

Aber Schwimmen und Radeln war top

Dann hast du mein eigentliches Ziel "FINISHEN" schon erreicht!

@pinkpoison

Cool! Ich finde das polynomisch dritter Ordnung noch besser passen würde aber das liegt daran das der Datenpunkt 242:257 aus der Reihe fällt:
y = -0,0003*x^3 + 0,1565*x^2 - 27,816*x + 1761,3

Mehr Daten wäre echt cool aber die Tabelle ist so glaube ich auch schon ganz brauchbar.

Grüße,

Nico.

[edelhelfer]

3:26 - 3:51

Zitat von aims

Dann hast du mein eigentliches Ziel "FINISHEN" schon erreicht!

@pinkpoison

Cool! Ich finde das polynomisch dritter Ordnung noch besser passen würde aber das liegt daran das der Datenpunkt 242:257 aus der Reihe fällt:
y = -0,0003*x^3 + 0,1565*x^2 - 27,816*x + 1761,3

Mehr Daten wäre echt cool aber die Tabelle ist so glaube ich auch schon ganz brauchbar.

Grüße,

Nico.

Das Bestimmtheitsmaß bei einer polynomischen Regression ist zwar besser (je höher der Grad n zudem...) aber ab 230 min ergeben sich im vorliegenden Datensatz inplausible Werte. Ich denke für den Pi-mal-Daumen-Gebrauch ist eine lineare Regression voll ausreichend, zumal ja auch die Basisdaten nicht wirklich vergleichbare Werte darstellen (Trainingsphase, Tagesform, Strecke, Wetter, usw.).

[aims]

Zitat von werner

Die Steigung passt ja einigermaßen zu den von mir genannten 20%. Der negative y-Achsenabschnitt will mir nicht so recht einleuchten.

y= 1,221x-13,04

y= IM-Marathonsplit in Minuten
x= purer Marathon in Minuten

Das bedeutet das wenn du einen puren Marathon in 0min läufst du dann beim IM-Marathonsplit -13.04min brauchst.

Oder anders gesagt wenn du einen puren Marathon in 59min schaffst dann schaffst du im IM-Marathonsplitt ebenfalls 59min.

Soll also heißen die Formel ist nur in dem Wertebereich sinnvoll in dem unsere Wertepaare vorliegen.

Grüße,

Nico.

[aims]

Zitat von pinkpoison

Das Bestimmtheitsmaß bei einer polynomischen Regression ist zwar besser (je höher der Grad n zudem...) aber ab 230 min ergeben sich im vorliegenden Datensatz inplausible Werte. Ich denke für den Pi-mal-Daumen-Gebrauch ist eine lineare Regression voll ausreichend, zumal ja auch die Basisdaten nicht wirklich vergleichbare Werte darstellen (Trainingsphase, Tagesform, Strecke, Wetter, usw.).

Du hast recht linear reicht. Machen wir den Thread nicht mit zuviel Mathe kaputt, sonst verjagen wir noch mache Leser.

Grüße,

Nico.