Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón

[ES] El principal objetivo en el que se basa la realización de este proyecto, es el de analizar un gran conjunto de corredores de diversas competiciones de maratón alrededor del mundo, y mediante la aplicación de técnicas de estudios estadísticos, poder efectuar una clasificación acorde del ritmo ob...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Calero Domínguez, Marcos
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/213432
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/213432
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Maratón
Análisis
Deporte
Datos
Clasificación
Ritmo
Marathon
Analysis
Sport
Data
Classification
Pace
Python
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
Máster Universitario en Ingeniería Informática-Màster Universitari en Enginyeria Informàtica
id ES_072f8b1b3d5f617d5042e7c2cf359835
oai_identifier_str oai:riunet.upv.es:10251/213432
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
Statistical analysis and classification of pace in marathon runners
Anàlisi estadística i classificació del ritme en corredors de marató
title Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
spellingShingle Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
Calero Domínguez, Marcos
Maratón
Análisis
Deporte
Datos
Clasificación
Ritmo
Marathon
Analysis
Sport
Data
Classification
Pace
Python
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
Máster Universitario en Ingeniería Informática-Màster Universitari en Enginyeria Informàtica
title_short Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
title_full Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
title_fullStr Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
title_full_unstemmed Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
title_sort Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratón
dc.creator.none.fl_str_mv Calero Domínguez, Marcos
author Calero Domínguez, Marcos
author_facet Calero Domínguez, Marcos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Lluch Crespo, Javier
Otsuki, Tomoaki
Departamento de Sistemas Informáticos y Computación
Instituto Universitario de Automática e Informática Industrial
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática
Repositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet
dc.subject.none.fl_str_mv Maratón
Análisis
Deporte
Datos
Clasificación
Ritmo
Marathon
Analysis
Sport
Data
Classification
Pace
Python
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
Máster Universitario en Ingeniería Informática-Màster Universitari en Enginyeria Informàtica
topic Maratón
Análisis
Deporte
Datos
Clasificación
Ritmo
Marathon
Analysis
Sport
Data
Classification
Pace
Python
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
Máster Universitario en Ingeniería Informática-Màster Universitari en Enginyeria Informàtica
description [ES] El principal objetivo en el que se basa la realización de este proyecto, es el de analizar un gran conjunto de corredores de diversas competiciones de maratón alrededor del mundo, y mediante la aplicación de técnicas de estudios estadísticos, poder efectuar una clasificación acorde del ritmo observado, con la finalidad de concluir qué tipo de ritmo es más beneficioso para el participante, en relación con el desempeño realizado y velocidad adquirida. La fuente principal de información adquirida se encuentra en una recopilación de estudios anteriores, relacionados con el ritmo de los deportistas y los riesgos presentes en el maratón, como es el famoso “Chocar contra el muro”. Entre el conjunto de herramientas disponibles para el desarrollo, se utilizará el lenguaje de programación Python, particularmente útil en entornos similares a este trabajo, a partir del uso de librerías, como Pandas, NumPy o SciPy, muy convenientes a la hora de manipular y clasificar la información. Como fuente principal de datos empleada para realizar unas conclusiones firmes, se aprovechará la información encontrada en la aplicación social Strava. Además, se realizará un proceso de filtrado de datos, eliminando posibles errores que puedan existir. Al obtener el ritmo, será necesario ajustarlo, con el fin de reducir la fluctuación a causa de fallos de medición, principalmente por culpa de los dispositivos de geolocalización. A continuación, se definirá la variable creada para poder medir la regularidad existente en el ritmo, lograda a partir de métodos de integración matemáticos y técnicas estadísticas. Los resultados finales se mostrarán por medio de diversos tipos de representaciones, tales como histogramas, gráficas, tablas, entre otros
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024
2024-12-18
2025
2025-01-07
dc.type.none.fl_str_mv master thesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://riunet.upv.es/handle/10251/213432
url https://riunet.upv.es/handle/10251/213432
dc.language.none.fl_str_mv Español
spa
language_invalid_str_mv Español
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Reserva de todos los derechos
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Reserva de todos los derechos
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de València
publisher.none.fl_str_mv Universitat Politècnica de València
dc.source.none.fl_str_mv reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
instname:Universitat Politècnica de València (UPV)
instname_str Universitat Politècnica de València (UPV)
reponame_str RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
collection RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869402965823979520
spelling Análisis estadístico y clasificación del ritmo en corredores de maratónStatistical analysis and classification of pace in marathon runnersAnàlisi estadística i classificació del ritme en corredors de maratóCalero Domínguez, MarcosMaratónAnálisisDeporteDatosClasificaciónRitmoMarathonAnalysisSportDataClassificationPacePythonLENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOSMáster Universitario en Ingeniería Informática-Màster Universitari en Enginyeria Informàtica[ES] El principal objetivo en el que se basa la realización de este proyecto, es el de analizar un gran conjunto de corredores de diversas competiciones de maratón alrededor del mundo, y mediante la aplicación de técnicas de estudios estadísticos, poder efectuar una clasificación acorde del ritmo observado, con la finalidad de concluir qué tipo de ritmo es más beneficioso para el participante, en relación con el desempeño realizado y velocidad adquirida. La fuente principal de información adquirida se encuentra en una recopilación de estudios anteriores, relacionados con el ritmo de los deportistas y los riesgos presentes en el maratón, como es el famoso “Chocar contra el muro”. Entre el conjunto de herramientas disponibles para el desarrollo, se utilizará el lenguaje de programación Python, particularmente útil en entornos similares a este trabajo, a partir del uso de librerías, como Pandas, NumPy o SciPy, muy convenientes a la hora de manipular y clasificar la información. Como fuente principal de datos empleada para realizar unas conclusiones firmes, se aprovechará la información encontrada en la aplicación social Strava. Además, se realizará un proceso de filtrado de datos, eliminando posibles errores que puedan existir. Al obtener el ritmo, será necesario ajustarlo, con el fin de reducir la fluctuación a causa de fallos de medición, principalmente por culpa de los dispositivos de geolocalización. A continuación, se definirá la variable creada para poder medir la regularidad existente en el ritmo, lograda a partir de métodos de integración matemáticos y técnicas estadísticas. Los resultados finales se mostrarán por medio de diversos tipos de representaciones, tales como histogramas, gráficas, tablas, entre otros[EN] The main objective of this project is to analyze a large set of marathon runners from various competitions around the globe, and through the application of statistical study techniques, carry out a classification based on the observed pace. The goal is to determine which type of pace is more beneficial for the participant, in relation to the performance and the acquired speed. The primary source of information comes from a collection of previous studies related to athletes’ pace and the risks present in marathons, such as the famous “Hitting the Wall”. Among the tools available for development, the Python programming language will be used, which is particularly useful in environments similar to this study, with libraries such as Pandas, NumPy, and SciPy, which are very convenient for manipulating and classifying information. As the main data source used to draw firm conclusions, the information founded in the social platform Strava will be utilized. Additionally, a data filtering process will be carried out, cleaning up any potential errors. Once the pace is obtained, it will need to be adjusted to reduce fluctuations caused by measurement errors, mainly from geolocation devices. A variable will then be defined to measure the regularity of the pace, achieved through mathematical integration methods and statistical techniques. The final results will be presented using various types of representations, such as histograms, graphs, tables, and many more.[CA] L’objectiu principal en què es basa la realització d’aquest projecte és el d’analitzar un gran conjunt de corredors de diverses competicions de marató per tot el món, i mitjançant l’aplicació de tècniques d’estudis estadístics, poder realitzar una classificació d’acord amb el ritme observat, amb el fi de concloure quin tipus de ritme és més beneficiós per al participant, en relació amb el rendiment realitzat i la velocitat adquirida. La font principal d’informació adquirida es troba en una recopilació d’estudis anteriors, relacionats amb el ritme dels esportistes i els riscos presents en la marató, com és el famós “Xocar contra el mur”. Entre el conjunt d’eines disponibles per al desenvolupament, s’utilitzarà el llenguatge de programació Python, particularment útil en entorns similars a aquest treball, mitjançant l’ús de llibreries com Pandas, NumPy o SciPy, molt convenients a l’hora de manipular i classificar la informació. Com a font principal de dades emprada per a realitzar unes conclusions fermes, s’aprofitarà la informació trobada en l’aplicació social Strava. A més, es realitzarà un procés de filtratge de dades, netejant possibles errors que puguin existir. En obtindre el ritme, serà necessari ajustar-lo, amb la finalitat de reduir la fluctuació a causa d’errors de mesurament, principalment per culpa dels dispositius de geolocalització. A continuació, es definirà la variable creada per a poder mesurar la regularitat existent en el ritme, assolida a partir de mètodes d’integració matemàtics i tècniques estadístiques. Els resultats finals es mostraran mitjançant diversos tipus de representacions, com ara histogrames, gràfiques, taules, entre altres.Universitat Politècnica de ValènciaLluch Crespo, JavierOtsuki, TomoakiDepartamento de Sistemas Informáticos y ComputaciónInstituto Universitario de Automática e Informática IndustrialEscuela Técnica Superior de Ingeniería InformáticaRepositorio Institucional de la Universitat Politècnica de València Riunet20252025-01-0720242024-12-18master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://riunet.upv.es/handle/10251/213432reponame:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valénciainstname:Universitat Politècnica de València (UPV)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Reserva de todos los derechoshttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:riunet.upv.es:10251/2134322026-06-13T07:49:27Z
score 15,811543

Similares en LA Referencia