模型2(幂函数模型) 线性模型并未得到广泛的接受,要改进结果,能够 想到的自然首先是幂函数模型,即令L=kB,对此式 取对数,得到lnL=lnk+alnB。将原始数据也取对数, 问题即转化了线性模型,可用最小二乘法求出参数。 几十年前英国和爱尔兰采用的比较举重成绩优劣的 Austin公式:L=L/B34就是用这一方法求得的
模型2（幂函数模型） 线性模型并未得到广泛的接受，要改进结果，能够 想到的自然首先是幂函数模型，即令L=kBa，对此式 取对数，得 到lnL=lnk+a lnB。将原始数据也取对数， 问题即转化了线性模型，可用最小二乘法求出参数。 几十年前英国和爱尔兰采用的比较举重成绩优劣 的 Austin公式：L′=L/B3/4就是用这一方法求得的
4模型3(经典模型) 经典模型是根据生理学中的已知结果和比例关系推导出来的 公式,应当说,它并不属于经验公式。为建立数学模型,先 提出如下一些假设 (1)举重成绩正比于选手肌肉的平均横截面积A,即L=k1A (2)4正比于身高平方,即A=k2P (31体重正比于身高的三次方,即和6(K=kk2k2 根据上述假设,可得 L=kk,( B k.)3=KB3 显然,K越大则成绩越好,故可用L=LB3来比较选手 比赛成绩的优劣
模型3（经典模型） 经典模型是根据生理学中的已知结果和比例关系推导出来的 公式，应当说，它并不属于经验公式。为建立数学模型，先 提出如下一些假设： (1)举重成绩正比于选手肌肉的平均横截 面积A，即L=k1A (2)A正比于身高 l的平方，即 A=k2 l 2 (3)体重正比于身高 l的三次方， 即B=k3 l 3 根据上述假设，可得 3 2 3 2 3 1 2 ( ) KB k L = k k B = 显然，K越大则成绩越好，故可用 来比较选手 比赛成绩的优劣。 3 2 − L = LB 3 2 1 2 3 − K = k k k
模型4( o'Carrol公式) 经验公式的主要依据是比例关系,其假设条件非常粗糙,可 信度不大,因而大多数人认为它不能令人信服。1967年,O Carrol基于动物学和统计分析得出了一个现在被广泛使用的 公式。◎' Carro川模型的假设条件是: (2)越大成绩越好。因而建议 (3)4根据的大小=L(B-35) 假设(1)、(2)是解剖学中来比较选手成绩的优劣。 cao将体重划分成两部m0B1,D肌閃里量。 根据三条假设可得L=BB0),和为两个常数,Bab2 33 此外,根据统计结果,他得出B=35公斤,B≈ 故有:L=k(B-35)
模型4（O’ Carroll公式） 经验公式的主要依据是比例关系，其假设条件非常粗糙，可 信度不大，因而大多数人认为它不能令人信服。1967年，O’ Carroll基于动物学和统计分析得出了一个现在被广泛使用的 公式。O’ Carroll模型的假设条件是： (1) L=k1A a , a<1 (2) A=k2 lb, b<2 (3) B-Bo =k3 l 3 假设(1)、(2)是解剖学中的统计规律，在假设 （3）中O’ Carroll将体重划分成两部分：B=B0+B1，B0为非肌肉重量。 故有： 3 1 L = k(B −35) 根据三条假设可 得L=k(B-B0 ) β ,k和β为两个常数， 3 2 3 = ab β 此外，根据统计结果，他 得出B0≈35公斤， 3 1 β k越大成绩越好。因而建议 根据的大小 来比 较选手成绩的优劣。 3 1 ( 35)− L = L B −
模型5( Vorobyev公式) 这是一个前苏联使用的公式。建模者认为举重选手举起的不 光是重物,也提高了自己的重心,故其举起的总重量为L+B, 可以看出,他们更重视的是腿部肌肉的爆发力。应用与模型4 类似的方法,得出了按 l+B B[0.45(B-60)900 的大小比较成绩优劣的建议
模型5（Vorobyev公式） 这是一个前苏联使用的公式。建模者认为举重选手举起的不 光是重物，也提高了自己的重心，故其举起的总重量为L+B， 可以看出，他们更重视的是腿部肌肉的爆发力。应用与模型4 类似的方法，得出了按 的大小比较成绩优劣的建议。 − − 60)/900] + = B B L B L [0.45 (