Bewegungsdurchschnittlich Stationär

Einführung in ARIMA: Nichtseasonal-Modelle ARIMA (p, d, q) Prognosegleichung: ARIMA-Modelle sind in der Theorie die allgemeinste Klasse von Modellen für die Prognose einer Zeitreihe, die gemacht werden kann, um 8220stationary8221 durch differencing (wenn nötig), vielleicht In Verbindung mit nichtlinearen Transformationen wie Logging oder Deflating (falls erforderlich). Eine zufällige Variable, die eine Zeitreihe ist, ist stationär, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle über die Zeit konstant sind. Eine stationäre Serie hat keinen Trend, ihre Variationen um ihre Mittel haben eine konstante Amplitude, und es wackelt in einer konsistenten Weise. D. h. seine kurzzeitigen zufälligen Zeitmuster sehen immer in einem statistischen Sinn gleich aus. Die letztere Bedingung bedeutet, daß ihre Autokorrelationen (Korrelationen mit ihren eigenen vorherigen Abweichungen vom Mittelwert) über die Zeit konstant bleiben oder äquivalent, daß sein Leistungsspektrum über die Zeit konstant bleibt. Eine zufällige Variable dieses Formulars kann (wie üblich) als eine Kombination von Signal und Rauschen betrachtet werden, und das Signal (wenn man offensichtlich ist) könnte ein Muster der schnellen oder langsamen mittleren Reversion oder sinusförmigen Oszillation oder eines schnellen Wechsels im Zeichen sein , Und es könnte auch eine saisonale Komponente haben. Ein ARIMA-Modell kann als 8220filter8221 betrachtet werden, das versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. Die ARIMA-Prognosegleichung für eine stationäre Zeitreihe ist eine lineare (d. h. regressionstypische) Gleichung, bei der die Prädiktoren aus Verzögerungen der abhängigen Variablen und Verzögerungen der Prognosefehler bestehen. Das heißt: vorhergesagter Wert von Y eine Konstante undeiner gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten von Y und einer gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten der Fehler. Wenn die Prädiktoren nur aus verzögerten Werten von Y bestehen, ist es ein reines autoregressives Modell (8220 selbst-regressed8221), das nur ein Spezialfall eines Regressionsmodells ist und mit Standardregressionssoftware ausgestattet werden kann. Zum Beispiel ist ein autoregressives (8220AR (1) 8221) Modell erster Ordnung für Y ein einfaches Regressionsmodell, bei dem die unabhängige Variable nur Y um eine Periode (LAG (Y, 1) in Statgraphics oder YLAG1 in RegressIt hinterlässt). Wenn einige der Prädiktoren die Fehler der Fehler sind, ist es ein ARIMA-Modell, es ist kein lineares Regressionsmodell, denn es gibt keine Möglichkeit, 828last period8217s error8221 als unabhängige Variable anzugeben: Die Fehler müssen auf einer Periodenperiode berechnet werden Wenn das Modell an die Daten angepasst ist. Aus technischer Sicht ist das Problem bei der Verwendung von verzögerten Fehlern als Prädiktoren, dass die Vorhersagen des Modells8217 nicht lineare Funktionen der Koeffizienten sind. Obwohl sie lineare Funktionen der vergangenen Daten sind. So müssen Koeffizienten in ARIMA-Modellen, die verzögerte Fehler enthalten, durch nichtlineare Optimierungsmethoden (8220hill-climbing8221) geschätzt werden, anstatt nur ein Gleichungssystem zu lösen. Das Akronym ARIMA steht für Auto-Regressive Integrated Moving Average. Die Verzögerungen der stationärisierten Serien in der Prognosegleichung werden als quartalspezifische Begriffe bezeichnet, die Verzögerungen der Prognosefehler werden als quadratische Begrenzungsterme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden muss, um stationär zu sein, wird als eine quotintegrierte Quotversion einer stationären Serie bezeichnet. Random-Walk - und Random-Trend-Modelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glättungsmodelle sind alle Sonderfälle von ARIMA-Modellen. Ein Nicht-Seasonal-ARIMA-Modell wird als ein Quoten-Modell von quaremA (p, d, q) klassifiziert, wobei p die Anzahl der autoregressiven Terme ist, d die Anzahl der für die Stationarität benötigten Nichtseasondifferenzen und q die Anzahl der verzögerten Prognosefehler in Die Vorhersagegleichung. Die Prognosegleichung wird wie folgt aufgebaut. Zuerst bezeichne y die d-te Differenz von Y. Das bedeutet: Beachten Sie, dass die zweite Differenz von Y (der Fall d2) nicht der Unterschied von 2 Perioden ist. Vielmehr ist es der erste Unterschied zwischen dem ersten Unterschied. Welches das diskrete Analog einer zweiten Ableitung ist, d. h. die lokale Beschleunigung der Reihe und nicht deren lokaler Trend. In Bezug auf y. Die allgemeine Prognosegleichung lautet: Hier werden die gleitenden Durchschnittsparameter (9528217s) so definiert, dass ihre Zeichen in der Gleichung nach der von Box und Jenkins eingeführten Konventionen negativ sind. Einige Autoren und Software (einschließlich der R-Programmiersprache) definieren sie so, dass sie stattdessen Pluszeichen haben. Wenn tatsächliche Zahlen in die Gleichung gesteckt sind, gibt es keine Mehrdeutigkeit, aber it8217s wichtig zu wissen, welche Konvention Ihre Software verwendet, wenn Sie die Ausgabe lesen. Oft werden die Parameter dort mit AR (1), AR (2), 8230 und MA (1), MA (2), 8230 usw. bezeichnet. Um das entsprechende ARIMA-Modell für Y zu identifizieren, beginnen Sie mit der Bestimmung der Reihenfolge der Differenzierung (D) die Serie zu stationieren und die Brutto-Merkmale der Saisonalität zu entfernen, vielleicht in Verbindung mit einer abweichungsstabilisierenden Transformation wie Protokollierung oder Entleerung. Wenn Sie an dieser Stelle anhalten und vorhersagen, dass die differenzierte Serie konstant ist, haben Sie nur einen zufälligen Spaziergang oder ein zufälliges Trendmodell ausgestattet. Allerdings können die stationärisierten Serien immer noch autokorrelierte Fehler aufweisen, was darauf hindeutet, dass in der Prognosegleichung auch eine Anzahl von AR-Terme (p 8805 1) und einigen einigen MA-Terme (q 8805 1) benötigt werden. Der Prozess der Bestimmung der Werte von p, d und q, die am besten für eine gegebene Zeitreihe sind, wird in späteren Abschnitten der Noten (deren Links oben auf dieser Seite), aber eine Vorschau auf einige der Typen diskutiert werden Von nicht-seasonalen ARIMA-Modellen, die häufig angetroffen werden, ist unten angegeben. ARIMA (1,0,0) Autoregressives Modell erster Ordnung: Wenn die Serie stationär und autokorreliert ist, kann man sie vielleicht als Vielfaches ihres eigenen vorherigen Wertes und einer Konstante voraussagen. Die prognostizierte Gleichung in diesem Fall ist 8230which ist Y regressed auf sich selbst verzögerte um einen Zeitraum. Dies ist ein 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 Modell. Wenn der Mittelwert von Y Null ist, dann wäre der konstante Term nicht enthalten. Wenn der Steigungskoeffizient 981 & sub1; positiv und kleiner als 1 in der Grße ist (er muß kleiner als 1 in der Grße sein, wenn Y stationär ist), beschreibt das Modell das Mittelwiederkehrungsverhalten, bei dem der nächste Periode8217s-Wert 981 mal als vorher vorausgesagt werden sollte Weit weg von dem Mittelwert als dieser Zeitraum8217s Wert. Wenn 981 & sub1; negativ ist, prognostiziert es ein Mittelrückkehrverhalten mit einem Wechsel von Zeichen, d. h. es sagt auch, daß Y unterhalb der mittleren nächsten Periode liegt, wenn es über dem Mittelwert dieser Periode liegt. In einem autoregressiven Modell zweiter Ordnung (ARIMA (2,0,0)) wäre auch ein Y-t-2-Term auf der rechten Seite und so weiter. Abhängig von den Zeichen und Größen der Koeffizienten könnte ein ARIMA (2,0,0) Modell ein System beschreiben, dessen mittlere Reversion in einer sinusförmig oszillierenden Weise stattfindet, wie die Bewegung einer Masse auf einer Feder, die zufälligen Schocks ausgesetzt ist . ARIMA (0,1,0) zufälliger Spaziergang: Wenn die Serie Y nicht stationär ist, ist das einfachste Modell für sie ein zufälliges Spaziergangmodell, das als Begrenzungsfall eines AR (1) - Modells betrachtet werden kann, in dem das autoregressive Koeffizient ist gleich 1, dh eine Serie mit unendlich langsamer mittlerer Reversion. Die Vorhersagegleichung für dieses Modell kann wie folgt geschrieben werden: wobei der konstante Term die mittlere Periodenänderung (dh die Langzeitdrift) in Y ist. Dieses Modell könnte als ein Nicht-Intercept-Regressionsmodell eingebaut werden, in dem die Die erste Differenz von Y ist die abhängige Variable. Da es (nur) eine nicht-seasonale Differenz und einen konstanten Term enthält, wird es als ein quotARIMA (0,1,0) Modell mit constant. quot eingestuft. Das random-walk-without - drift-Modell wäre ein ARIMA (0,1, 0) Modell ohne Konstante ARIMA (1,1,0) differenzierte Autoregressive Modell erster Ordnung: Wenn die Fehler eines zufälligen Walk-Modells autokorreliert werden, kann das Problem eventuell durch Hinzufügen einer Verzögerung der abhängigen Variablen zu der Vorhersagegleichung behoben werden - - ie Durch den Rücktritt der ersten Differenz von Y auf sich selbst um eine Periode verzögert. Dies würde die folgende Vorhersagegleichung ergeben: die umgewandelt werden kann Dies ist ein autoregressives Modell erster Ordnung mit einer Reihenfolge von Nicht-Seasonal-Differenzen und einem konstanten Term - d. h. Ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) ohne konstante, einfache exponentielle Glättung: Eine weitere Strategie zur Korrektur autokorrelierter Fehler in einem zufälligen Walk-Modell wird durch das einfache exponentielle Glättungsmodell vorgeschlagen. Erinnern Sie sich, dass für einige nichtstationäre Zeitreihen (z. B. diejenigen, die geräuschvolle Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel aufweisen), das zufällige Wandermodell nicht so gut wie ein gleitender Durchschnitt von vergangenen Werten ausführt. Mit anderen Worten, anstatt die jüngste Beobachtung als die Prognose der nächsten Beobachtung zu nehmen, ist es besser, einen Durchschnitt der letzten Beobachtungen zu verwenden, um das Rauschen herauszufiltern und das lokale Mittel genauer zu schätzen. Das einfache exponentielle Glättungsmodell verwendet einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten, um diesen Effekt zu erzielen. Die Vorhersagegleichung für das einfache exponentielle Glättungsmodell kann in einer Anzahl von mathematisch äquivalenten Formen geschrieben werden. Eine davon ist die so genannte 8220error Korrektur8221 Form, in der die vorherige Prognose in Richtung des Fehlers eingestellt wird, die es gemacht hat: Weil e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per Definition, kann dies wie folgt umgeschrieben werden : Das ist eine ARIMA (0,1,1) - ohne Konstante Prognose Gleichung mit 952 1 1 - 945. Dies bedeutet, dass Sie eine einfache exponentielle Glättung passen können, indem Sie es als ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstant und der geschätzte MA (1) - Koeffizient entspricht 1-minus-alpha in der SES-Formel. Erinnern daran, dass im SES-Modell das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Perioden-Prognosen 1 945 beträgt. Dies bedeutet, dass sie dazu neigen, hinter Trends oder Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Daraus folgt, dass das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Periodenprognosen eines ARIMA (0,1,1) - without-constant-Modells 1 (1 - 952 1) beträgt. So, zum Beispiel, wenn 952 1 0.8, ist das Durchschnittsalter 5. Wenn 952 1 sich nähert, wird das ARIMA (0,1,1) - without-konstantes Modell zu einem sehr langfristigen gleitenden Durchschnitt und als 952 1 Nähert sich 0 wird es zu einem zufälligen Walk-ohne-Drift-Modell. Was ist der beste Weg, um Autokorrelation zu korrigieren: Hinzufügen von AR-Terme oder Hinzufügen von MA-Terme In den vorangegangenen zwei Modellen, die oben diskutiert wurden, wurde das Problem der autokorrelierten Fehler in einem zufälligen Walk-Modell auf zwei verschiedene Arten festgelegt: durch Hinzufügen eines verzögerten Wertes der differenzierten Serie Zur Gleichung oder Hinzufügen eines verzögerten Wertes des Prognosefehlers. Welcher Ansatz ist am besten Eine Faustregel für diese Situation, die später noch ausführlicher erörtert wird, ist, dass eine positive Autokorrelation in der Regel am besten durch Hinzufügen eines AR-Termes zum Modell behandelt wird und eine negative Autokorrelation wird meist am besten durch Hinzufügen eines MA Begriff. In geschäftlichen und ökonomischen Zeitreihen entsteht oftmals eine negative Autokorrelation als Artefakt der Differenzierung. (Im Allgemeinen verringert die Differenzierung die positive Autokorrelation und kann sogar einen Wechsel von positiver zu negativer Autokorrelation verursachen.) So wird das ARIMA (0,1,1) - Modell, in dem die Differenzierung von einem MA-Term begleitet wird, häufiger als ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) mit konstanter, einfacher, exponentieller Glättung mit Wachstum: Durch die Implementierung des SES-Modells als ARIMA-Modell erhalten Sie gewisse Flexibilität. Zunächst darf der geschätzte MA (1) - Koeffizient negativ sein. Dies entspricht einem Glättungsfaktor größer als 1 in einem SES-Modell, was in der Regel nicht durch das SES-Modell-Anpassungsverfahren erlaubt ist. Zweitens haben Sie die Möglichkeit, einen konstanten Begriff im ARIMA-Modell einzubeziehen, wenn Sie es wünschen, um einen durchschnittlichen Trend ungleich Null abzuschätzen. Das ARIMA (0,1,1) - Modell mit Konstante hat die Vorhersagegleichung: Die Prognosen von einem Periodenvorhersage aus diesem Modell sind qualitativ ähnlich denen des SES-Modells, mit der Ausnahme, dass die Trajektorie der Langzeitprognosen typischerweise ein Schräge Linie (deren Steigung gleich mu ist) anstatt einer horizontalen Linie. ARIMA (0,2,1) oder (0,2,2) ohne konstante lineare exponentielle Glättung: Lineare exponentielle Glättungsmodelle sind ARIMA-Modelle, die zwei Nichtseason-Differenzen in Verbindung mit MA-Terme verwenden. Der zweite Unterschied einer Reihe Y ist nicht einfach der Unterschied zwischen Y und selbst, der um zwei Perioden verzögert ist, sondern vielmehr der erste Unterschied der ersten Differenz - i. e. Die Änderung der Änderung von Y in der Periode t. Somit ist die zweite Differenz von Y in der Periode t gleich (Y t - Y t - 1) - (Y t - 1 - Y t - 2) Y t - 2Y t - 1 Y t - 2. Eine zweite Differenz einer diskreten Funktion ist analog zu einer zweiten Ableitung einer stetigen Funktion: sie misst die quotaccelerationquot oder quotcurvaturequot in der Funktion zu einem gegebenen Zeitpunkt. Das ARIMA (0,2,2) - Modell ohne Konstante prognostiziert, dass die zweite Differenz der Serie gleich einer linearen Funktion der letzten beiden Prognosefehler ist: die umgeordnet werden kann: wobei 952 1 und 952 2 die MA (1) und MA (2) Koeffizienten Dies ist ein allgemeines lineares exponentielles Glättungsmodell. Im Wesentlichen das gleiche wie Holt8217s Modell, und Brown8217s Modell ist ein Sonderfall. Es verwendet exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte, um sowohl eine lokale Ebene als auch einen lokalen Trend in der Serie abzuschätzen. Die langfristigen Prognosen von diesem Modell konvergieren zu einer geraden Linie, deren Hang hängt von der durchschnittlichen Tendenz, die gegen Ende der Serie beobachtet wird. ARIMA (1,1,2) ohne konstante gedämpfte Trend-lineare exponentielle Glättung. Dieses Modell wird in den beiliegenden Folien auf ARIMA-Modellen dargestellt. Es extrapoliert den lokalen Trend am Ende der Serie, aber erhebt es bei längeren Prognosehorizonten, um eine Note des Konservatismus einzuführen, eine Praxis, die empirische Unterstützung hat. Sehen Sie den Artikel auf quotWhy der Damped Trend Workquot von Gardner und McKenzie und die quotGolden Rulequot Artikel von Armstrong et al. für Details. Es ist grundsätzlich ratsam, an Modellen zu bleiben, bei denen mindestens eines von p und q nicht größer als 1 ist, dh nicht versuchen, ein Modell wie ARIMA (2,1,2) zu passen, da dies wahrscheinlich zu Überfüllung führen wird Und quotcommon-factorquot-Themen, die ausführlicher in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur von ARIMA-Modellen diskutiert werden. Spreadsheet-Implementierung: ARIMA-Modelle wie die oben beschriebenen sind einfach in einer Kalkulationstabelle zu implementieren. Die Vorhersagegleichung ist einfach eine lineare Gleichung, die sich auf vergangene Werte der ursprünglichen Zeitreihen und vergangene Werte der Fehler bezieht. So können Sie eine ARIMA-Prognosekalkulationstabelle einrichten, indem Sie die Daten in Spalte A, die Prognoseformel in Spalte B und die Fehler (Daten minus Prognosen) in Spalte C speichern. Die Prognoseformel in einer typischen Zelle in Spalte B wäre einfach Ein linearer Ausdruck, der sich auf Werte in vorangehenden Zeilen der Spalten A und C bezieht, multipliziert mit den entsprechenden AR - oder MA-Koeffizienten, die in anderen Zellen auf der Spreadsheet gespeichert sind. Permanentes Magnet Moving Coil Instrument oder PMMC Instrument Permanent Magnet Moving Coil Instrument Das Permanentmagnet Moving Coil Instrument Oder PMMC-Typ verwendet zwei Permanentmagnete, um ein stationäres Magnetfeld zu erzeugen. Diese Arten von Instrumenten werden nur zum Messen der Gleichstrommengen verwendet, als ob wir einen Wechselstrom auf diese Art von Instrumenten anwenden würden, wobei die Richtung des Stroms während des negativen Halbzyklus umgekehrt wird und daher auch die Drehrichtung umgekehrt wird, was einen Mittelwert des Drehmoments ergibt Null. Der Zeiger lenkt sich nicht aufgrund der hohen Frequenz aus seiner mittleren Position, die Nullablesung zeigt. Allerdings kann es den Gleichstrom sehr genau messen. Lassen Sie uns in Richtung der Konstruktionen des Permanentmagnet-Moving-Coil-Instruments s. Wir werden die Konstruktion dieser Arten von Instrumenten in fünf Teilen sehen und sie werden unten beschrieben: Stationäres Teil - oder Magnetsystem: In der heutigen Zeit verwenden wir Magneten mit hohen Feldstärken, eine hohe Koerzitivkraft anstelle eines U-förmigen Permanentmagneten mit Weicheisen Polstücke. Die Magneten, die wir heutzutage verwenden, bestehen aus Materialien wie alcomax und alnico, die eine hohe Feldstärke bieten. Bewegliche Spule: Die bewegliche Spule kann sich frei zwischen den beiden Permanentmagneten bewegen, wie in der unten angegebenen Abbildung gezeigt. Die Spule ist mit vielen Windungen aus Kupferdraht gewickelt und auf rechteckigem Aluminium aufgelegt, das auf geschmiedete Lager geschwenkt wird. Steuerungssystem: Die Feder dient generell als Steuerung für PMMC-Geräte. Die Feder dient auch eine weitere wichtige Funktion, indem sie den Weg zum Durchführen von Strom in und aus der Spule bietet. Dämpfungssystem: Die Dämpfungskraft wird daher durch die Bewegung des Aluminiumformers im Magnetfeld durch die Permanentmagnete erzeugt. Meter: Meter dieser Instrumente besteht aus leichten Zeiger auf freie Bewegung und Skala, die linear oder einheitlich ist und variiert mit Winkel. Lassen Sie uns einen allgemeinen Ausdruck für das Drehmoment in Permanentmagnet-Moving-Coil-Instrumenten oder PMMC-Instrumenten ableiten. Wir wissen, daß bei beweglichen Spuleninstrumenten das Ablenkdrehmoment durch den Ausdruck gegeben ist: T d NBldI wobei N die Anzahl der Windungen ist, B die magnetische Flußdichte im Luftspalt ist, l die Länge der beweglichen Spule ist, d die Breite der Bewegung ist Spule, und ich bin der elektrische Strom. Jetzt für eine bewegliche Spule Instrumente Ablenkung Drehmoment sollte proportional zum Strom, mathematisch können wir schreiben T d GI. Also beim Vergleich sagen wir G NBIdl. Im stationären Zustand haben wir sowohl die Kontroll - als auch die Ablenkdrehmomente gleich. T c steuert das Drehmoment, bei gleichgerichtetem Steuerungsdrehmoment mit Ablenkdrehmoment haben wir GI K. x, wobei x die Ablenkung ist, so daß der Strom gegeben ist. Da die Ablenkung direkt proportional zum Strom ist, benötigen wir also eine einheitliche Skala auf dem Zähler zur Strommessung. Jetzt werden wir über den Grundschaltplan des Amperemeters diskutieren. Betrachten wir eine Schaltung wie unten gezeigt: Der Strom I wird gezeigt, der in zwei Komponenten am Punkt A zerfällt. Die beiden Komponenten sind I s und I m. Bevor ich die Größenwerte dieser Ströme kommentiere, lasst uns mehr über den Aufbau des Shunt Widerstandes wissen. Die grundlegenden Eigenschaften des Shunt-Widerstandes werden unten geschrieben. Der elektrische Widerstand dieser Shunts sollte sich bei höherer Temperatur nicht unterscheiden, sie sollten einen sehr niedrigen Wert des Temperaturkoeffizienten aufweisen. Auch der Widerstand sollte zeitunabhängig sein. Letztes und das wichtigste Eigentum, das sie besitzen sollten, ist, dass sie in der Lage sein sollten, einen hohen Wert des Stroms ohne viel Temperaturanstieg zu tragen. Normalerweise wird Manganin zur Herstellung von DC-Resistenz verwendet. So können wir sagen, dass der Wert von I s viel größer als der Wert von I m als Widerstand des Shunts ist niedrig. Von dem haben wir, wo R s der Widerstand des Shunts ist und R m der elektrische Widerstand der Spule ist. Aus den obigen zwei Gleichungen können wir schreiben, wo, m ist die Vergrößerungsstärke des Shunts. Fehler bei Permanentmagneten Moving Coil Instruments Es gibt drei Haupttypen von Fehlern: Fehler durch Permanentmagnete: Aufgrund von Temperatureffekten und Alterung der Magneten kann der Magnet seinen Magnetismus bis zu einem gewissen Grad verlieren. Die Magneten werden im Allgemeinen durch die Wärme - und Vibrationsbehandlung gealtert. Fehler können im PMMC-Instrument aufgrund der Alterung der Feder auftreten. Jedoch sind der Fehler, der durch die Alterung der Feder verursacht wird, und die Fehler, die durch den Permanentmagneten verursacht werden, einander entgegengesetzt, daher werden beide Fehler miteinander kompensiert. Änderung des Widerstandes der bewegten Spule mit der Temperatur: Im Allgemeinen sind die Temperaturkoeffizienten des Wertes des Koeffizienten des Kupferdrahtes in der beweglichen Spule 0,04 pro Grad Celsius Anstieg der Temperatur. Aufgrund des niedrigeren Wertes des Temperaturkoeffizienten steigt die Temperatur mit einer schnelleren Geschwindigkeit an und damit erhöht sich der Widerstand. Aufgrund dieser erheblichen Fehler wird verursacht. Vorteile von Permanentmagneten Moving Coil Instruments Die Skala ist gleichmäßig geteilt, da der Strom direkt proportional zur Auslenkung des Zeigers ist. Daher ist es sehr leicht, Mengen aus diesen Instrumenten zu messen. Der Leistungsverbrauch ist bei diesen Geräten auch sehr gering. Höherer Wert des Drehmoments ist das Gewichtsverhältnis. Diese haben mehrere Vorteile, ein einziges Instrument kann verwendet werden, um verschiedene Größen zu messen, indem verschiedene Werte von Shunts und Multiplikatoren verwendet werden. Anstelle von verschiedenen Vorteilen haben die Permanentmagnet-Moving-Coil-Instrumente oder das PMMC-Instrument nur wenige Nachteile. Die Vorteile von Permanent Magnet Moving Coil Instruments Diese Instrumente können keine AC-Mengen messen. Die Kosten dieser Instrumente sind im Vergleich zu den beweglichen Eiseninstrumenten hoch. Die Fähigkeit ist, die Richtung des Körpers in einer effizienten und effektiven Weise zu ändern, und um dies zu erreichen, benötigen Sie eine Kombination aus: Gleichgewicht Die Fähigkeit, das Gleichgewicht zu halten, wenn es stationär ist oder sich bewegt (Also nicht zu überfallen) durch die koordinierten Handlungen unserer Sinnesfunktionen (Augen, Ohren und die propriozeptiven Organe in unseren Gelenken) Statische Balance - Fähigkeit, das Zentrum der Masse über der Basis der Unterstützung in einer stationären Position zu halten Dynamische Balance - Fähigkeit Um Gleichgewicht mit Körperbewegung zu halten Geschwindigkeit die Fähigkeit, alle oder einen Teil des Körpers schnell zu bewegen Stärken Sie die Fähigkeit eines Muskels oder Muskelgruppe, einen Widerstand zu überwinden Koordination die Fähigkeit, die Bewegung des Körpers in Zusammenarbeit mit den Bodys zu kontrollieren Sinnesfunktionen zB (Ball, Hand - und Augenkoordination) Wie können wir die Agilität verbessern Wir können unsere Agilität verbessern, indem wir die Komponenten der Agilität verbessern (oben aufgeführt) und sie in der Ausbildung ausüben. Agility-Leiter Das Hauptziel der Agility-Leiter-Programme ist es, eine breite Palette von verschiedenen Fuß-und Bewegungsmuster zu fördern. Durch die Praxis werden diese Bewegungen zur zweiten Natur und der Körper wird in der Lage sein, schnell auf verschiedene sportliche Bewegungsmuster zu reagieren. Mit dem Einsatz einer Agility-Leiter können wir unsere Agilität durch Übung von Bewegungsmustern im Training verbessern. Die Standardleiter ist 10 Meter lang mit 18-Zoll-Quadraten, aber Sie können Ihre eigene Leiter mit Stöcken, Lino-Streifen oder Klebeband konstruieren. Beim Start einer Agility Leiter Programm beginnen mit 2 bis 4 Bohrer und sobald Sie diese dann führen Sie neue Bohrer. Ladder Assessment Geschwindigkeit durch eine Leiter kann viel über eine Athleten Schnelligkeit. Eine Zeit von weniger als 2,8 Sekunden für Männer und 3,4 Sekunden für Frauen für das Laufen einer Länge von 20 Sprossenleiter, ein Fuß in jeder Sprosse zu einer Zeit, gilt als hervorragend für ältere Athleten. Detaillierte unten sind einige Leiter Bohrer können Sie verwenden. Beginnen Sie, indem Sie seitlich zur Leiter stehen (Abb. 3a) Bewegen Sie sich in einer seitlichen Weise nach rechts, treten Sie in das erste Quadrat mit dem rechten Fuß ein (Abb. 3b) Treten Sie mit dem linken Fuß ein (Abb. 3c) Treten Sie mit dem rechten Fuß zurück (Abb. 3) Rücklauf mit dem linken Fuß (Abb. 3e) Wiederholen Sie die Sequenz von 2 auf 5 den ganzen Weg entlang der Leiter Übung 4 Führen Sie den Bohrer in einer seitlichen Position zur Leiter (Abb. 4a) Bewegen nach rechts, Platz Der rechte Fuß in den ersten Platz (Abb. 4b) Als nächstes gehst du über die Leiter mit dem linken Fuß (Abb. 4c). Den rechten Fuß von der Leiter wegziehen, die ihn neben deinem linken Fuß platziert (Abb. 4d) Platz mit dem linken Fuß Weiter, Schritt über die Leiter mit dem rechten Fuß Entfernen Sie den linken Fuß von der Leiter Platzierung es neben Ihrem rechten Fuß Wiederholen Sie die Reihenfolge von 2 bis 7 den ganzen Weg entlang der Leiter Übung 5 Starten Sie eine Seite der Leiter - rechter Fuß im ersten Platz und dein linker Fuß außerhalb der Leiter (Abb. 5a) Gehe einen Sprung nach rechts, also dein rechter Fuß bleibt in der Leiter Platz und dein linker Fuß landet in der nächsten Leiter Platz (Abb. 5b) Do Ein Sprung nach links, so dass dein linker Fuß in der Leiter Platz bleibt und dein rechter Fuß landet außerhalb der Leiter (Abb. 5c) Gehen Sie nach links, so dass Ihr linker Fuß bleibt in der Leiter Platz und Ihr rechter Fuß landet in der nächsten Leiter (Abb. 5d) Gehen Sie nach rechts, so dass Ihr rechter Fuß in der Leiter Platz bleibt und Ihr linker Fuß landet außerhalb der Leiter (Abb. 5e) Wiederholen Sie die Reihenfolge von 2 bis 5 den ganzen Weg entlang der Leiter Übung 6 Beginnen Sie, seitwärts zu stehen Auf die Leiter (Abb. 6a) Treten Sie in das erste Quadrat mit dem rechten Fuß ein (Abb. 6b) Als nächstes treten Sie über die Leiter zur anderen Seite mit dem linken Fuß (Abb. 6c) Schritt mit dem rechten Fuß seitlich zum nächsten Platz (Abb 6d) Als nächstes treten Sie über die Leiter zur anderen Seite mit dem linken Fuß (Abb. 6e) Schritt mit dem rechten Fuß seitlich zum nächsten Platz (Abb. 6f) Wiederholen Sie die Sequenz von 3 bis 6 den ganzen Weg entlang der Leiter Übung 7 As Übung 6 aber bewegte sich seitlich mit dem linken Fuß. Wie misst man Agilität Es gibt eine Reihe von Tests, um eine Athleten Agilität zu messen. Dazu gehören: Sechseckiger Hindernis-Agility-Test - geeignet für Sport mit multidirektionaler Bewegung Illinois Agility Run Test - - geeignet für Sport mit multidirektionaler Bewegung Seitlicher Richtungswechsel - geeignet für Sport mit multidirektionaler Bewegung Quick Feet Test - geeignet für Sport mit multidirektionaler Bewegung T Drill Test - geeignet für Sportarten mit multidirektionaler Bewegung Stork Stand Test (Balance Test) Verwandte Referenzen Die folgenden Referenzen geben zusätzliche Informationen zu diesem Thema: PARSONS, S. et al. (1998) Entwicklung von Geschwindigkeit, Agilität und Schnelligkeit für Tennissportler. Strength Conditioning Journal. 20 (3), p. 14-19 Page Referenz Wenn Sie Informationen von dieser Seite in Ihrer Arbeit zitieren, dann ist die Referenz für diese Seite: MACKENZIE, B. (2000) Agility WWW Verfügbar ab: brianmac. co. ukagility. htm Zugriff auf verwandte Seiten Die folgenden Sports Coach Seiten bieten zusätzliche Informationen Zu diesem Thema: