Modelos de planificación del entrenamiento deportivo

Creación de un Plan de Entrenamiento Anual Periodizado para el Deporte de Equipo

(1)Supuesto de historia finita(2)Supuesto de invariabilidad temporalSi tiene estas características anteriores, entonces esta secuencia de se llama proceso (cadena) de Markov.Si esta secuencia es una cadena de Markov, tiene las siguientes , propiedades para todos los enteros y probabilidades de transferencia de un paso.

donde denota el vector de estado del objeto de análisis y predicción de la tendencia en el momento, denota la matriz de probabilidad de transferencia de un paso, y denota el vector de estado del objeto de análisis y predicción de la tendencia en el momento.Dejemos que , y entonces se llame probabilidad de transferencia, que denota la probabilidad de transferencia de estado a estado . La matriz de probabilidad de transferencia pensada como un elemento se muestra como sigue.

Si el modelo de Markov se va a utilizar para hacer una predicción sobre algo, es un prerrequisito muy importante que tal cosa debe tener markovianidad. Por lo tanto, la cosa necesita ser probada primero, y el resultado de la prueba se juzga usando . Suponiendo que la serie de índices se divide en estados, la frecuencia de transformación de estado a estado se anota como , la probabilidad de transferencia es , y la probabilidad condicional de la matriz de frecuencia de transferencia de estado se toma como probabilidad marginal. De acuerdo con el cálculo de cada columna de la matriz, calcular todos los elementos y, finalmente, la operación de división. La fórmula de cálculo es la siguiente.

Cómo crear un programa de fuerza y acondicionamiento para deportistas

Sí, un modelo de periodización, en efecto. Seamos, por fin, sinceros. Una serie de entrenamientos no estructurados, sin un objetivo o la debida consideración del pasado del atleta, el estrés del entrenamiento, el nivel de entrenamiento y muchos héroes no reconocidos, es imposible que conduzca a los niveles de rendimiento deseados. La razón es sencilla. No se compone un programa de entrenamiento.

Basta con pensar en un piloto, volando un avión sin un plan de vuelo adecuado en su lugar. O un médico operando a un paciente sin utilizar ningún tipo de lectura biométrica.    Parece un poco chungo, ¿no? En nuestro libro, una serie de entrenamientos no estructurados se llama "actividad física"; no un programa de entrenamiento.

Μany investigadores, entrenadores y, tal vez, la mayor parte de la wikipedia, apoyarán la noción de que el entrenamiento -no el ejercicio o la actividad- se define como la preparación física de un atleta de forma muy estructurada y metódica, bajo la estrecha supervisión de un entrenador.

Para lograr un estado de cosas estructurado y metódico, un entrenador necesita prestar cierta atención al diseño de la "imagen general" de un programa de entrenamiento, llamado Plan de Entrenamiento Anual. En otras palabras, el entrenador necesita periodizar los esfuerzos de entrenamiento del atleta. ¿Y qué significa periodización? Bueno, aquí hay una definición de libro de texto:  Cambiar el volumen y la intensidad del entrenamiento en períodos o ciclos de entrenamiento discretos, a lo largo del tiempo, con el fin de preparar al atleta para que alcance su mejor nivel, en el momento adecuado. Eso es lo que llamamos "periodización del entrenamiento" (Nielsen et al 2012, Klien et al 2013).

Plan de entrenamiento anual, planificación de la temporada con Joe Friel

ISSN 1659-4436. http://dx.doi.org/10.15517/pensarmov.v16i2.32689. Carazo-Vargas, P. (2018). Adaptación del modelo de planificación ATR al entorno de entrenamiento. Implementación en clases de taekwondo. PENSAR EN MOVIMIENTO: Revista de Ciencias del Ejercicio y la Salud, 16(2), 1-13. El modelo de Planificación de Acumulación, Transmutación y Realización (ATR) es un método de periodización del entrenamiento deportivo aplicado para conseguir una forma física óptima antes de las competiciones en deportistas de diferentes disciplinas. Aquí se describen las principales características de este modelo de planificación, así como una posible forma de aplicar el modelo en el ámbito educativo y de entrenamiento básico. Se utiliza como ejemplo su aplicación en el entrenamiento de taekwondo, que ha demostrado ser exitosa. La eficacia de la aplicación de este modelo debe verificarse empíricamente.Palabras clave

El programa definitivo de entrenamiento para atletas híbridos

ResumenEste estudio tiene como objetivo 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.