ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЛИНЕЙНОСТИ И РОБАСТНОСТИ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ В ТАНЦЕВАЛЬНОМ СПОРТЕ СИСТЕМ СУДЕЙСТВА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования заключалась в определении линейности и робастности современных систем судейства в танцевальном спорте.
Методы и организация исследования. Использованы методы анализа и обобщения научно-методической литературы, педагогическое наблюдение, методы математической статистики. Для анализа использовали результаты соревнований в дисциплине «10 танцев», поскольку соревнования именно в этой дисциплине предоставляют наиболее дробную статистику.
Результаты исследования и выводы. Результаты показали, что «Абсолютная система судейства» полностью соответствует требованиям линейности и робастности, что подтверждается высоким значением коэффициента достоверности аппроксимации R2 для промежуточных туров как с конечными результатами, так и между самими турами. Использование принципа «за» и «против» не является полноценной судейской системой, так как не соответствует принципам линейности и робастности, что делает её не способной правильно ранкировать спортсменов на промежуточных турах, поскольку судьи сосредоточены на парах, которые, по их мнению, должны пройти дальше.

Об авторах

Надежда Федоровна Сингина

РУС "ГЦОЛИФК"

Email: singina63@mail.ru
теория и методики танцевального спорта, доцент, кандидат педагогических наук

Список литературы

  1. Господарик Е. Г., Ковалёв М. М. Математические модели рейтингового анализа // Журнал Белорусского государственного университета. Экономика. 2023. № 2. С. 4–19. EDN: OYCNAG.
  2. Пономарев М. В. Балльно-рейтинговая система – это основной инструмент внедрения компетентностной модели обучения. URL: http://mpgu.su/obrazovanie/ballno-reytingovaya-sistema/intervyu-brs/reytingovaya-vnedreniya-kompetentnostnoy/ (дата обращения: 12.08.2021).
  3. Кузьмина Л. В. Построение линейных рейтинговых систем на основе использования матричных преобразований // Вестник науки и образования. 2022. № 6-1 (126). С. 9–13. EDN: DZUIOM.
  4. Трифонова Н. Н., Еркомайшвили И. В. Спортивная метрология. Екатеринбург : Урал. федерал. ун-т, 2016. 112 с.
  5. Singina N. National preferences of judges in the first rounds of the WDSF World Championship 10 dances discipline // Polish Journal of Science. 2022. V. 2, No 48. P. 35–41. EDN: JJRTRT.
  6. WDSF Event and DanceSport competition calendar. URL: https://www.worlddancesport.org/Calendar/Competition/Any (дата обращения: 10.01.2024).
  7. Касьяненко Т. Г., Полоско А. С. Применение корреляционно-регрессионного анализа в оценке бизнеса сравнительным подходом. doi: 10.18334/rp.16.20.2004 // Российское предпринимательство. 2015. Т. 16, № 20. С. 3611–3622. EDN: UZFAVN.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».