![]() ![]() El entrenamiento continuo de intensidad moderada generó una mayor reducción en la presión arterial sistólica, comparado con el de intervalos de gran intensidad (mediana: 8 mm Hg p<0,001). Sin embargo, las diferencias entre grupos no fueron estadísticamente significativas (1,01 ml/kg por minuto IC95% -2,16 a 4,18 p=0,52). El análisis dentro de cada grupo mostró un aumento en el volumen máximo consumido de oxígeno de 3,5 ml/kg por minuto (intervalo de confianza, IC95% 2,02 a 4,93 p=0,0001) con el entrenamiento con intervalos de gran intensidad, y de 1,9 ml/kg por minuto (IC95% -0,98 a 4,82 p=0,18) con el continuo de intensidad moderada. El primer grupo completó 15 cargas de 30 segundos (90-95 % de la frecuencia cardiaca máxima y, el segundo hizo 40 minutos continuos (65-75 % de la frecuencia cardiaca máxima). ![]() Ambos grupos hicieron 24 sesiones en tapiz rodante. Se incluyeron 44 voluntarios, 22 a entrenamiento con intervalos de gran intensidad y 22 a uno continuo de intensidad moderada. Se hizo un ensayo clínico controlado con asignación al azar. Máximo consumido de oxígeno (VO2max), la presión arterial sistólica y la presión arterial diastólica, durante ocho semanas en hombres sanos entre los 18 y los 44 años de edad. ![]() Comparar los efectos del entrenamiento con intervalos de gran intensidad de bajo volumen y del entrenamiento continuo de intensidad moderada, en el volumen El entrenamiento con intervalos de gran intensidad (High Intensity Interval Training, HIIT) podría causar mayores incrementos en la capacidad cardiorrespiratoria comparado con el entrenamiento continuo de intensidad moderada, aunque la información actual no es concluyente. El ejercicio aeróbico incrementa la capacidad cardiorrespiratoria, considerada como factor de protección frente a enfermedades cardiovasculares. loc, param_grid = param_grid, lags_grid = lags_grid, steps = 7, refit = False, metric = mean_pinball_loss_q10, initial_train_size = int ( len ( data_train )), fixed_train_size = False, return_best = True, verbose = False ) results_grid_q90 = grid_search_forecaster ( forecaster = forecaster_q90, y = data. Intervalos de predicción utilizando bootstrapping de los residuos ¶Įl error en la predicción del siguiente valor de una serie ( one-step-ahead forecast) se define como $e_t = y_t - \hat # Lags utilizados como predictores lags_grid = results_grid_q10 = grid_search_forecaster ( forecaster = forecaster_q10, y = data. Intervalos de predicción basados en regresión cuantílica para un modelo de tipo direct-multi-step forecaster. Intervalos de predicción basados en bootstrapping para un modelo de tipo recursive-multi-step forecaster. ![]() Para ilustrar cómo la librería skforecast permite estimar intervalos de predicción en modelos de forecasting multi-step se intenta predecir la demanda de energía para un horizonte de 7 días. Cuando no se puede asumir esta propiedad, dos alternativas comúnmente utilizadas son el bootstrapping y la regresión cuantílica. Más formalmente, un intervalo de predicción define el intervalo dentro del cual se espera encontrar el verdadero valor de la variable respuesta con una determinada probabilidad.Įxisten múltiples formas de estimar intervalos de predicción en modelos de forecasting, la mayoría de las cuales requieren que los residuos (errores) del modelo sigan una distribución normal. Este tipo de forecasting proporciona información muy valiosa ya que permite crear intervalos de predicción, es decir, el rango de valores donde es más probable que pueda estar el valor real. Aunque conocer de antemano el valor esperado de una serie temporal es útil en casi todos los casos de negocio, este tipo de predicción no proporciona información sobre la confianza del modelo ni sobre la incertidumbre de sus predicciones.Įl forecasting probabilístico, a diferencia del point-forecasting, es una familia de técnicas que permiten predecir la distribución esperada de la variable respuesta en lugar de un único valor puntual. Al tratar de anticipar valores futuros de una serie temporal, la mayoría de los modelos de forecasting intentan predecir cuál será el valor más probable, esto se llama point-forecasting. ![]()
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