Acest set de date a fost realizat pe baza antrenamentelor mele săptămânale active. Antrenamentele au avut loc de patru - cinci ori pe săptămână, concentrându-se pe diferite părți ale corpului. Fiecare antrenament avea patru seturi conținând zece repetări. Este posibil ca fiecare reprezentant să conțină greutăți diferite (lbs) datorită faptului că îmi place să măresc greutatea cu fiecare repetare. Deci, greutatea (lbs) care a fost înregistrată în setul de date este greutatea medie utilizată în general în fiecare antrenament. Variabilele setului de date sunt după cum urmează;

kcatalfamoworkouts

Celelalte variabile sunt tipurile de exerciții care au fost făcute la fiecare zi de antrenament.

Principalul accent al acestei cercetări este calcularea procentului meu de grăsime corporală. Pe măsură ce semestrul continuă, greutatea mea ar trebui să se schimbe, fie că este în creștere sau în scădere. În realitate, greutatea mea va crește datorită creșterii cantității de greutate care va fi folosită în timp. Motivul pentru care greutatea mea ar trebui să crească este că mușchii cântăresc mai mult decât grăsimea, așa că pe măsură ce am câștigat mai mult mușchi voi cântări mai mult. Acest lucru poate fi uneori stresant, deoarece a vedea numărul pe scară este intimidant și descurajant. De aceea, cu această cercetare nu mă îngrijorează urmărirea modificării greutății, ci a procentului de grăsime corporală. Deoarece știu deja că greutatea mea va crește, rezultatul acestei cercetări este de a vedea scăderea posibilă a procentului de grăsime corporală.

Citirea datelor

Pachetele necesare pentru a rula codul și funcțiile sunt;

Această grupare de cod r va rula datele în R de pe Google Drive și le va face un cadru de date.

Codificare suplimentară

Această secțiune configurează codificarea pentru a revizui cadrul de date între timp, în timp ce se colectează mai multe date pe parcursul săptămânilor. Descrierile a ceea ce se face este menționată sub codare sub formă de comentariu.

„antrenamente2” este un subset al cadrului de date original „antrenamente”. Codificarea elimină coloanele de la patru la șase și coloana a treia din ultima. Coloanele de la patru la șase sunt eliminate deoarece arată numărul de exerciții efectuate, câte repetări și seturi au fost făcute, respectiv. Cea de-a treia coloană din ultima este coloana care stochează cantitatea de calorii arse când se face cardio. Acest cadru de date va fi utilizat pentru a descrie progresul greutăților medii (în kilograme) utilizate pentru fiecare exercițiu într-o anumită zi de antrenament de-a lungul săptămânilor. Coloanele de la patru la șase și caloriile arse în cardio nu sunt necesare pentru acest lucru, deoarece complotul va privi doar săptămâna, ziua de antrenament și fiecare exercițiu care a fost efectuat în ziua de antrenament.

Funcția de topire transformă cadrul de date „antrenamente2” într-un cadru de date topit. Funcția de topire ia formatul larg și stivuiește fiecare set de coloane într-o coloană de date. Aceasta stivuiește coloanele exercițiilor într-o singură coloană. de exemplu; head (workouts.melt, n = 20) * imprimă primele 20 de rânduri din setul de date „workouts.melt”. Primele 20 de rânduri arată că datele sunt stivuite pe baza tipului de exercițiu. Deci, va avea toate ghemuiturile cu bile în primele două rânduri și apoi creșterea vițelului la mașină Smith, etc.

„workouts.final” este același cadru de date ca „workouts.melt”, dar fără valorile NA prezente. Pentru a compara „workouts.melt” și „workouts.final” se calculează comanda head () din primele 20 de rânduri.

„antrenament3” este un cadru de date revizuit pentru „antrenament2”. Acest nou cadru de date ia coloanele care sunt toate exercițiile efectuate. Deci, setul de date ia în considerare doar variabilele de zi, săptămână, zi de antrenament, calorii arse și greutate. „antrenamentele3” vor fi folosite la descrierea caloriilor arse medii pentru fiecare zi de antrenament.

Vizuale

Există două comploturi care descriu relații în cadrul setului de date al antrenamentelor. Funcția, workout_boxpt, pentru boxplot permite utilizatorului să plaseze valorile "x" și "y" la alegere în boxplot. Pentru exemplul boxplot, se analizează cantitatea medie de calorii arse pentru fiecare zi de antrenament. Totul din workout_boxpt este suficient de generic în care atunci când sunt alese variabilele „x” și „y” preferate, axa și titlul boxplot vor descrie acele variabile în mod corespunzător.

Este util ca atunci când creați boxplot să aveți „x” ca variabilă categorică și „y” ca numerică.

Boxplot

Este de dorit să te uiți la caloriile arse pentru fiecare zi de antrenament, deoarece ar trebui să existe o schimbare în timp. În fiecare zi de antrenament, exercițiile și numărul de exerciții sunt alese la întâmplare. Exercițiile depind într-adevăr de ceea ce îmi vine să fac în acea zi. Așadar, numărul de antrenamente efectuate și tipul de exerciții vor afecta rezultatul caloriilor totale arse pentru acea zi de antrenament. Variabilitatea caloriilor arse pentru fiecare zi de antrenament este interesantă de văzut, deoarece puteți vedea ce zile îmi plac mai mult decât celelalte. Ziua de antrenament preferată poate fi văzută pe baza distribuției cantității medii de calorii arse pentru fiecare zi de antrenament.

În ceea ce privește datele, îmi place să favorizez ziua „Leg”. Acest lucru este exact cu boxplot-ul, deoarece ziua „Leg” este ziua mea preferată de antrenament și de obicei merg mai agresiv în acele exerciții decât orice altă zi de antrenament. Astfel, din mersul mai agresiv în acele exerciții, ard mai multe calorii. Cantitatea de calorii arse, așa cum am menționat mai sus, se va schimba pe baza diferitelor exerciții făcute pentru acea zi de antrenament. Nu-mi place să fac aceleași exerciții din nou și din nou, așa că voi adăuga noi antrenamente în rotația exercițiilor. Exercițiile făcute în fiecare zi de antrenament se bazează într-adevăr pe cât de „plictisit”, „motivat” sau „frustrat” sunt.

De asemenea, este captivant să vezi gama diferită de calorii arse pentru fiecare zi de exercițiu. În prezent, atât zilele de antrenament „Înapoi”, cât și „Picior” acumulează cele mai multe calorii arse într-o sesiune de antrenament în care „Cardio” și „Umeri” nu ard atâtea calorii. În ceea ce privește corpul meu, acest lucru are sens, deoarece picioarele și spatele meu sunt de fapt cele mai puternice părți în care brațele mele sunt medii, iar umerii mei sunt cei mai slabi. Spatele și picioarele mele sunt cele mai puternice datorită anilor în care am fost captivant în softball, săritor pe pistă și câmp și am ridicat și oprit. Brațele mele au fost mai puternice în timpul anilor de softball și atletism, dar durabilitatea mea a scăzut doar din lipsa de rezistență pe acel grup muscular. Cardio are, de asemenea, o distribuție scăzută de calorii, deoarece nu am făcut doar zile Cardio și când o fac merg doar o jumătate de oră până la o oră. Trebuie să mă întorc în ritmul alergării și să merg puțin câteodată îmi va ajuta. De asemenea, trebuie să fiu respectuos la genunchi atunci când alerg, pentru că odată ce am căzut de pe cal în clubul ecvestru, acesta se umple cu lichid cu impact mare. De fapt, există multe motive pentru care umerii mei sunt cei mai slabi, dar motivul principal este că tendinita și de a nu lucra niciodată la acești mușchi în timpul unui antrenament.

Rezistența mea pentru fiecare zi de antrenament a crescut și va continua să crească, ceea ce este demonstrat de cantitatea de greutate necesară sau numărul de repetări va trebui să crească. Nu am crescut numărul de repetări, în special pentru că îmi place să fac aceeași sumă pentru fiecare exercițiu. Avea mai mult sens să creșteți în continuare cantitatea de greutate utilizată. Aceasta arată o creștere constantă a caloriilor arse în timp și demonstrează o distribuție mai mare a caloriilor arse în fiecare zi de antrenament.

Complot estetic

Funcția, avg_lbs_day, pentru ggplot permite utilizatorului să plaseze setul de date preferat și ziua de antrenament pentru a fi utilizate. Această funcție va scuipa un complot al zilei de antrenament dorit să vizualizeze progresia greutăților medii (lbs) utilizate în fiecare exercițiu. Variabila săptămână este scăzută cu 36 pentru a afișa prima săptămână de antrenamente, mai degrabă decât a 37-a săptămână din an.

Din punctul meu de vedere, cred că complotul estetic este cea mai importantă descriere a antrenamentelor. Îmi permite să am o vizualizare a progresului meu în ceea ce privește ridicarea greutății și schimbarea generală a forței mușchilor care sunt folosiți în fiecare exercițiu. S-ar putea să existe scăderi ale numărului mediu de greutate cu unele exerciții, din cauza cât de dureros, bolnav sau grăbit sunt. Am o mulțime de probleme cu genunchii care pot afecta cantitatea de greutate pe care decid să o folosesc. Tendinita și acumularea de lichide sunt cele două probleme cele mai îngrijorătoare din timpul picioarelor, dar dacă sunt foarte rele, scad greutatea utilizată, astfel încât să nu mă rănesc. Este foarte important să văd progresul general al antrenamentelor mele, deoarece arată cât de mult am realizat.

Calcule de grăsime corporală

Funcția body_fat calculează procentul de grăsime corporală pentru o persoană. Procentul de grăsime corporală se bazează pe șase lucruri; greutate în kilograme, masă corporală slabă, încheietura, talia, șoldul și circumferințele antebrațului. Masa corporală slabă trebuie calculată înainte de a calcula procentul de grăsime corporală. Funcția body_fat face, de asemenea, acest calcul. Tot ceea ce trebuie citit în funcție este greutatea, încheietura mâinii, talia, șoldul și circumferințele antebrațului, iar funcția va face calculele. Când fiecare măsurare dorită este apelată la funcție, aceasta va imprima care sunt procentele de masă corporală slabă și de grăsime corporală.

Principalul accent al acestei cercetări este calcularea procentului meu de grăsime corporală. Vreau să pot compara procentul meu de grăsime corporală de la începutul antrenamentului cu procentul meu de grăsime corporală la sfârșitul semestrului. Este greu de văzut progresul în greutatea corporală urmărit, deoarece există o mare probabilitate ca greutatea mea să crească până la sfârșitul semestrului. Acest lucru se poate datora creșterii grăsimii și/sau creșterii masei musculare. Mușchiul cântărește mai mult decât grăsimea, așa că, pe măsură ce continuu antrenamentul, mușchii mei devin din ce în ce mai mari și sper că scad grăsimea din corpul meu. La sfârșitul semestrului, această cercetare va arăta, sperăm, că mi-am redus procentul de grăsime corporală.

Această funcție îmi permite să calculez rapid procentul de grăsime corporală fără să trebuiască să găsesc un calculator exact al procentului de grăsime corporală pe internet, să cumpăr calpere și nici să fac calculele manual. Din măsurătorile luate la sfârșitul semestrului, funcția indică faptul că procentul meu de grăsime corporală a crescut cu zecimale. Acesta este un lucru rău despre calcularea procentului de grăsime corporală cu mâna. Există erori umane implicate și nu ia în considerare greutatea apei sau greutatea musculară.