Conceptos avanzados del entrenamiento con cargas

Técnicas avanzadas de musculación

*Tarifa por persona en un equipo de 7 o 10 participantes de la misma organización, inscribiéndose 6 semanas antes de la fecha del cursoSolicite un presupuesto si tiene diferentes tamaños de equipo, personalización de contenidos, fechas alternativas o requisitos de calendario del curso Solicitud de formación presencial o formato de formación online (VILT)

*Tarifa por persona en un equipo de 7 o 10 participantes de la misma organización, inscribiéndose 6 semanas antes de la fecha del cursoSolicite un presupuesto si tiene equipos de diferente tamaño, personalización de contenidos, fechas alternativas o requisitos de calendario del curso Solicitud de formación presencial o formato de formación en línea (VILT)

Este curso de 3 medios días de duración dirigido por un instructor virtual (VILT) examinará los últimos marcos de previsión estadísticos y matemáticos utilizados por los profesionales del sector para abordar y gestionar la cuestión de la previsión de la carga que abarca escalas de tiempo cortas y largas.

El curso VILT analizará las aplicaciones prácticas para resolver los retos de previsión, con el apoyo de ejemplos reales de grandes áreas de control. Se abordarán los impactos meteorológicos en las previsiones de carga y las metodologías empleadas para cuantificar el efecto meteorológico mientras se construye un repositorio de datos meteorológicos normales.

Sistemas avanzados de formación

Para aquellos que estén familiarizados con el Manual de Entrenamiento Reactivo, seguramente habrán notado las múltiples veces que se menciona en el libro la selección de protocolos, pero en términos de orientación, se le dan dos listas. Elija de la lista uno durante su bloque de volumen y de la lista dos durante su bloque de intensidad. Más allá de eso, se te dice que elijas al azar. Leer más...

Mientras escribo esto, me estoy preparando para el encuentro de Raw Unity de 2010. Estaba pensando en el próximo concurso y en sus posibilidades. Como en tantos otros encuentros que he hecho, me di cuenta de que todo se reducirá a quién hace más levantamientos.

Las discusiones sobre el entrenamiento suelen girar en torno a qué método o programa es el mejor. Y hay muchos programas por ahí. Así que decidir cuál puede generar progreso puede ser a veces una tarea desalentadora. E incluso si no es tan malo para ti, averiguar cómo aplicarlo, o si hay una forma mejor puede ser un reto incluso para los entrenadores experimentados.

El caso es que siempre que evaluamos los programas para decidir si son buenos, podemos volver a los Siete Principios Fundamentales para que nos ayuden a apuntar en la dirección correcta. No son los únicos principios y tampoco se aplican siempre por igual, pero podemos utilizarlos como una especie de vara de medir los programas. Estos principios no los he inventado yo, sino que se basan en observaciones científicas recogidas a lo largo de más de 60 años.

Técnicas de entrenamiento de resistencia

Los conceptos estadísticos se cubrirán en detalle, algunos de los cuales son: cómo el diseño experimental encaja en la generación de hipótesis y su publicación final; consejos específicos sobre cómo almacenar los datos de manera eficiente - lo que puede ahorrar semanas de tiempo; Análisis Exploratorio de Datos (EDA) - que es cómo la limpieza de datos y los valores atípicos se encuentran junto con el desarrollo de un modelo gráfico de sus datos que luego le muestra qué método estadístico numérico es el más apropiado.

Modelos lineales 1: Regresión lineal, ANOVA, ANCOVA y medidas repetidas (un modelo mixto simple), se centra en el análisis práctico de datos presentando flujos de trabajo estadísticos aplicables en cualquier software para 4 de los análisis univariantes más comunes: regresión lineal, ANOVA, ANCOVA y medidas repetidas (un modelo mixto simple). Todo ello asumiendo un residuo normal (gaussiano). Estos flujos de trabajo pueden ampliarse fácilmente a modelos más complejos. También se incluye el código R utilizado para crear los resultados.  

Este es el primero de una serie de talleres para investigadores interesados en métodos estadísticos como la regresión lineal, ANOVA, ANCOVA, modelos mixtos, regresión logística y de conteo (poisson). Mostraremos cómo se pueden realizar todos estos análisis utilizando el mismo marco de modelos lineales mixtos generalizados (GLMM), de fácil comprensión. También mostraremos cómo se pueden utilizar estos métodos para analizar diseños experimentales como el control frente al tratamiento, los ensayos de control aleatorio (ECA), el análisis del impacto antes y después del control (BACI) y las medidas repetidas, entre otros.

Técnicas avanzadas de formación

ResumenEste estudio pretende proporcionar una metodología transferible en el contexto de la modelización del rendimiento deportivo, con especial atención a la generalización de los modelos. Se recogieron datos de siete patinadores de velocidad de pista corta de élite durante un período de entrenamiento de tres meses. Para tener en cuenta la acumulación de la carga de entrenamiento a lo largo de las sesiones, las respuestas acumulativas al entrenamiento se modelaron mediante funciones de respuesta impulsiva, serial y biexponencial. El modelo variable de dosis-respuesta (DR) se comparó con los modelos de red elástica (ENET), de regresión de componentes principales (PCR) y de bosque aleatorio (RF), utilizando la validación cruzada en un marco de series temporales. Los modelos ENET, PCR y RF se ajustaron individualmente (\(M_{I}\)) o en todo el grupo de atletas (\(M_{G}\)). Se utilizó el criterio del error cuadrático medio para evaluar el rendimiento de los modelos. Los modelos ENET y PCR proporcionaron una capacidad de generalización significativamente mayor que el modelo DR (\(p = 0,018\), \(p < 0,001\), \(p = 0,004\) y \(p < 0,001\) para \(ENET_{I}\), \(ENET_{G}), \(PCR_{I}\) y \(PCR_{G}\), respectivamente). Sólo \(ENET_{G}) y \(RF_{G}) fueron significativamente más precisos en la predicción que DR (\(p < 0,001\) y \(p < 0,012\)). En conclusión, ENET logró mayores rendimientos de generalización y precisión predictiva. Por lo tanto, la construcción y evaluación de modelos dentro de un procedimiento de mejora de la generalización es un requisito previo para cualquier modelización predictiva.