FC max velo/CAP

[Joel]

Les Watts vous savez.....Autant d'appareils autant de mesures. Ce qui est interessant c'est d'avoir toujours le même appareil et de pouvoir comparer. Idem pour les FC; celles d'HT ne sont valables que sur HT et pas sur la route (et inversemment). Idem à pied non transposable au vélo (d'autant plus que tu peux avoir des variations un jour dans une discipline, dans l'autre ou dans les 2...).
Ensuite c'est clair qu'il ne faut pas suivre aveuglemment sa FC. C'est une ligne directrice c'est tout. Les autres facteurs (dont la RPE) sont aussi importants mais moins évidents pour certains débutants.

[sylvain]

[...]
0< R² < 1

si R² : coeff de corr = 0 : pas de relation entre les deux variable ( indep)

si R² = 1 : relation linéaire entre les deux variables
[...]

...je me suis mal exprimé. Je connais les régressions et la signification d'un coeficient de régression, naturellement. Mais ce que j'aurais voulu savoir c'était comment arriver à une regression (linéaire ?) entre la PMA et la FC comme tu le dis.
quelle type de relation : je pense que la relation entre ces deux variables est un peu plus complexe qu'une régression linéaire.

[Etienne]

quelle type de relation : je pense que la relation entre ces deux variables est un peu plus complexe qu'une régression linéaire.

Le principe de la régression linéaire permet de décrire des relations qui ne sont pas géométriquement linéaires, càd pas des droites en gros ... car tu peux élever la variable descriptive au carré, au cube et le modèle curvilinéaire dépend des mêmes théories statistiques qu'une vulgaire droite ! ... et puis ton système peut être localement linéaire, non

En revanche, si tu pars sur du non linéaire, au sens stat, alors bon courage, j'y ai laissé quelques neurones et pas mal de maux de tronches ...

PS : c'est pas pour bâcher que j'écris tout ça, mais ça m'intéresse de savoir comment est faite la relation entre FC et puissance ... Quelle forme a la courbe par exemple

[spin]

sur ergocyle , le principe est de réaliser une augmentation par palier réguliers de la puissance

si on prend la FC moyenne de ces palier , on s'appercoit que hormis le début de l'épreuve ( déficit O² ) et l'arrivée au plateau de FC ( avant PMA il y a un petit amortissement de la FC ) , la courbe FC = F ( puissance ) est une droite ou R² proche de 1

ca y est , est c que cette fois je suis clair , en plus que je m'adresse à deux connaisseur de la physiologie humauine ...

mais cette relation linéaire vous la connaissier , sinon on ne se permettrait pas de jongler entre les % PMA et %FC à l'entrainement si la relation n'était pas linéaire

[sylvain]

[...]
mais cette relation linéaire vous la connaissier , sinon on ne se permettrait pas de jongler entre les % PMA et %FC à l'entrainement si la relation n'était pas linéaire

Oui effectivement, la relation doit être linéaire dans ce cas...enfin du moins sur une partie médiane des valeurs (comme le dit Etienne). Les valeurs ont tendance à dégénérer aux extremités...

Le principe de la régression linéaire permet de décrire des relations qui ne sont pas géométriquement linéaires, càd pas des droites en gros ... car tu peux élever la variable descriptive au carré, au cube et le modèle curvilinéaire dépend des mêmes théories statistiques qu'une vulgaire droite ! ... et puis ton système peut être localement linéaire, non? [...]

Oui et non : certaines variables necessitent une transformation pour pour se corréler de façon linéaire (Ex : log)
mais, il existe aussi des regression exponentielle, des regressions logarythmiques, des regressions polynomiales, regression de puissance ou encore de moyennes mobiles. Dans ce cas c'est pas une équation de droite de la forme : y=ax+b que l'on obtient.
Peut-être que l'on cherche trop à se raprodher d'un modèle linéaire ?

[Etienne]

Oui et non : certaines variables necessitent une transformation pour pour se corréler de façon linéaire (Ex : log)
mais, il existe aussi des regression exponentielle, des regressions logarythmiques, des regressions polynomiales, regression de puissance ou encore de moyennes mobiles. Dans ce cas c'est pas une équation de droite de la forme : y=ax+b que l'on obtient.
Peut-être que l'on cherche trop à se raprodher d'un modèle linéaire ?

La transformation log est un outil intéressant, mais piégeux, en raison des problèmes de normalité des distributions !

Polynomiales, t'es dans le linéaire (ou plutôt le curvilinéaire mais c'est kifkif) ... exponentielles, logarythmiques, là t'es dans le non linéaire et c'est une autre affaire, beaucoup plus difficile à gérer techniquement et je dirais que pour une utilisation comme l'entraînement, il vaut mieux chercher à linéariser ... les équations non linéaires étant plutôt intéressantes dans des modèles complexes (économiques, métaboliques notamment).

@+

[geo]

salut tout le monde et là j' hallucine on parle de fc et on se croirait au
cnrs

a+

[Copste]

salut tout le monde et là j' hallucine on parle de fc et on se croirait au
cnrs

a+

Oueppp, d'ailleurs j'arrive pas du tout à suivre... je me suis dis c'est la chaleur... mais non j'ai la clim au boulot...

[geo]

il ne l' on peut etre pas eux!

[FRANTRI]

Bonsoir à tous,

Ma modeste expérience de triathlon (10 ANS... déjà) me fait dire que les differents test labos sont certes utiles au début, mais après quelques années de pratique, les tests terrains sont assez fiables.
Pour ma part, je pense que les meilleurs tests terrain pour déterminer les différentes VMA sont :
- 400m en natation
- 4Km en vélo avec un terrain plat et peu de vent
-2000m en CAP sur piste

Si vous réalisez ces 3 tests régulièrement, vous pouvez facilement voir l'évolution de vos VMA et réajuster régulièrement vos allures de travail.

Peu importe de connaître le nombre de Watt en vélo (inexploitable en pratique) et la FC MAX, ce qui compte à mon humble avis ce sont ces 3 valeurs.

Pour ma part, la VMA Natation varie peu durant l'année, par contre entre Janvier et fin Avril augmentation de l'ordre de 10% de VMA vélo et CAP. Il faut donc réactualiser ces chiffres régulièrement.

[sylvain]

La transformation log est un outil intéressant, mais piégeux, en raison des problèmes de normalité des distributions !

Effectivement, la distribution de tes valeurs doivent suivre une loi normale. Mais si ce n'est pas le cas (et il faudrait voir avec des variables comme la FC et la PMA), il te reste au pire à effectuer une transformation log de tes valeurs afin de vérifier qu'elles sont distribuer de façon log-normale. Et je ne sais pas si les tests stat classiques peuvent y être appliqués ou s'il y faut disposer d'autres outils stat plus complexe.
J'ai été confronté à un pb de ce genre labo. Pour en avoir causé avec le bio-statistitien de service (mais je pane pas tout...!:oops:), j'ai eu peur d'e^tre obligé de balancer mes séries de valeurs et donc de manip à la poubelle. Mais chance, ma distribution était normale...a peu près.
Donc, j'avais dans l'idée que l'on pouvait log-transformer des données distribué de façon non normale...?!? Peut-être pas alors ?...

[...]pour une utilisation comme l'entraînement, il vaut mieux chercher à linéariser [...]
@+

Oui de toute façon, ça marche plutot bien avec les données biologiques....donc...

[Joel]

Papi est largué depuis longtemps !! En plus de pas parler jeune je comprends pas tout les maths. Vous m'aidez pas les gars....

[NickTheQuick]

" faut arreter de fumer " : c'est gentil venant de moi

Ah, ok

sans indiscretion , quel est ton poid , parceque 488 W de PMA c'est quand même à quelques chose pret , la moyenne des meilleurs rouleurs international ....

Je fais entre 69 et 72kg (pendant la saison parce que l'hiver : pfff, j'ai peur d'user mon clavier numérique si je marque le poids ).
Quant à comparer avec les rouleurs internationaux, ils développent plus de 450 watts pendant 30' au bout de 15 jours de course et avec 150 bornes à 45 km/h dans les jambes avant. Moi, c'est pendant grosso modo 5' à toc , tout bien reposé et avec 30' d'échauff : ça n'a rien à voir même si la "préparation" diffère

d'autre part , pour la fiabilité d nos test , sache que PMA et FC sont des valeur avec un etroit coefficient de correlation

Ce n'est pas cette fiabilité que je remets en cause mais l'utilité des valeurs cardiaques obtenues lors d'un test d'effort pour celui qui s'entraîne sur route...

Nick k'aurai bien consulté le SRM de Voight

[NickTheQuick]

pour quelqu'un qui fait un doctorat en SV ???

0< R² < 1

si R² : coeff de corr = 0 : pas de relation entre les deux variable ( indep)

si R² = 1 : relation linéaire entre les deux variables

OK le terme "etroit " est ambigue , j'aurais du dire proche de 1

Ce coeff. n'est pas suffisant pour exploiter un modèle, il faut la proba et je dirais même qu'elle est plus importante et primordiale ...

Autre chose : combien de données, quelles conditions

En fait, mon propos n'est pas de casser ta corrélation mais de pondérer par une expérience perso : je passe mon temps à faire de l'expérimentation, sur animaux mais ce n'est pas très différent, et la transposition labo / monde extérieur (je dis pas "monde réel", quoique certains le pensent, à tort ) est parfois ... souvent même, difficile alors méfiance et gare aux généralisations.

L'une des explications, entre autres choses, est le fait que les paramètres environnementaux sont maîtrisés en labo, pas en extérieur ... élémentaire mon cher Watson

Tout cela pour dire que Nick et toi avez probablement tous les deux raisons (diplomate l'gars, non ) mais qu'il est difficile d'avoir un avis tranché ... et puis si c'était le cas, je ne vois pas pourquoi on continuerait à faire des thèse de physio du sport et tout le tintouin

@+

La diplomatie, la culture, le talent rédactionnel : rien à dire, c'est la CLASSE cet Etienne !

Nick jaloux

[spin]

ayant une connaissance des test longitudinaux de l'équipe jean de la tour , j peux te dire que seul quelques uns d'entre eux dépassait les 500 W de PMA