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Zehnkampf – Datensatz Verena Mayr 16.01.07. Gliederung Beschreibung des Datensatzes Punkteberechnung im Zehnkampf und die Abspeicherung zur weiteren Verwendung.

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1 Zehnkampf – Datensatz Verena Mayr

2 Gliederung Beschreibung des Datensatzes Punkteberechnung im Zehnkampf und die Abspeicherung zur weiteren Verwendung Untersuchung des Datensatzes

3 Zehnkampf Ein der ältesten Disziplinen der Leichtathletik Königsdisziplin Fordert ein hohes Maß an Vielseitigkeit und Willenskraft

4 Disziplinen 100m Weitsprung (long jump) Kugelstoß (shot put) Hochsprung (high jump) 400m 110m Hürden Diskus Stabhochsprung (pole vault) Speerwurf (javelin) 1500m

5 Datensatz Name des Athleten Gesamtpunktzahl (Bestleistung2005) Einzelleistungen in den Disziplinen Geburtsdatum Herkunft des Athleten Wettkampfdatum und Ort PlatzierungWindkorrektur

6 Punkteberechnung Ziel: Vergleichbarkeit der Einzelleistungen Sie erfolgt nach einer Tabelle des IAAF (International Association of Athletics Federations) Orientiert sich an der erreichbaren Mindestleistung

7 Formeln Alle Punkte werden abgerundet!

8 Berechnung in R

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11 Speichern der neuen Elemente Tools  Object Browser Zu Speichernde Daten wählen Save Data

12 Fazit Punkteberechnung in R ist einfach und schnell Man muss aber wissen, wie man die neuen Daten speichern kann um die Daten wieder verwenden zu können  ohne dieses Wissen ist auch ein Umweg über Exel möglich um die Daten in den Editor zu kopieren

13 Untersuchung des Datensatzes AllgemeinDisziplinen Gibt es Zusammenhänge zwischen den Disziplinleistungen? Vergleich mit den aktuellen Weltrekorden

14 Allgemein 402 Athleten 59 Nationen Von einigen Athleten sind nur Gesamtpunkte bekannt!

15 Alter und Punkte summary(Total.points) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max summary(yearB) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's

16 Alter und Punkte

17 Disziplinen summary(X100m.time..seconds.) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's Weltrekord: 9.77 summary(Long.jump..m.) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's Weltrekord: 8.95  schnelle Informationen über die Leistungen in jeder Disziplin

18 Zusammenhänge zwischen den Disziplinleistungen Weitsprung – 100m Sprint SprungdisziplinenWurfdisziplinen

19 Weitsprung-100m Abfrage mit STRG Es besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der Weitsprung und der 100m-Leistung.

20 Genauere Betrachtung einer Gruppe  mittlere Maustaste (Windows)

21 In R: iplot(X100m.time..seconds.,Long.jump..m.) Abfrage mit STRG

22  Vorteil in R: bessere Skalierung  leichteres Ablesen der Werte

23 Vergleich aller Sprungdizsiplinen Weitsprung Hochsprung Stabhoch- sprung

24  Die Leistung im Stabhochsprung korreliert mehr mit der Leistung im Weitsprung als im Hochsprung  Sie haben ähnlichen Anlauf und Absprung Hochsprung Weitsprung

25 Vergleich der Wurfdisziplinen Speer Diskus Kugel

26 DiskusSpeer  Die Wurfdiszipinen hängen alle zusammen  Die Diskus- und Kugelleistungen korrelieren sehr stark

27 Gute Athleten Sind die Weltklasseathleten in bestimmten Sportarten besonders gut?

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31 Diskus 1500m

32 Vergleich mit Weltrekorden

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34 Es besteht ein Zusammenhang zwischen der Punktevergabe und den Weltrekorden Kugelstoßen und 1500m schneiden im Vergleich zu den Weltrekorden schlechter ab  extreme körperliche Voraussetzungen nötig

35 Fazit Abfrage ist einfach und schnell Graphische Darstellung sehr gut Sowohl in R als auch in Mondrian möglich  Mondrian leichtere Handhabung

36 Möglichkeiten in der Schule Punkteberechnung in R evtl. für eigenen Bundesjugendspiele Mondrian  Umgang mit den unterschiedlichen Darstellungsmöglichkeiten  Interpretation von Diagrammen  Interpretation von Diagrammen Auch mit diesem Datensatz möglich – jeder kennt sich ein bisschen mit Leichtathletik aus

37 Danke


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