Lucifer's Coaching

[Lucifer]

@Germania. Ich habe schon mehr oder wenig eine Anfrage von Ingo Millnitz, der trainiert in meinem Gym und bereitet sich ab Juli mit WK Diät auf einen Europ Cup der GNBF vor (Ansehen ? ) - jedenfalls hat er Interesse bekundet und für eine WK-Diät ist sowas eigentlich schon echt nicht übel.

Bei Andro gibts auch einige User die den SW nutzen bzw. einen Bodybugg. Das Gerät ist in Deutschland eben nicht für Appel und Ei zu kriegen (Bodybugg) und auch bei "Import" recht aufwendig zu betreiben + monatliche Subscription ist nötig für die Auswertung. Desweiteren habe ich festgestellt, das weitaus weniger Leute wirkliche "Freaks" in der Beziehung sind, wie sie in Foren rumlaufen. Die meisten Pumper, die ich sehe - also live - haben von guter Ernährung wenig Plan, Trainingslehre ebenso und leben ihr "everyday" Life.

Man vergisst schnell, dass Foren eine Art Ballungsort für Leute mit dem gleichen Hobby sind und stellenweise recht frenetisch und fanatisch das Hobby frönen. Für solche Leute ist es nicht wirklich von Interesse (bzw. hat nicht so einen Stellenwert/Priorität) zu wissen, wieviel kcal man an Tag x verheizt hat. Ansehen ? Kann ich irgendwo nachvollziehen und finde es stellenweise auch erstrebenswert. Denn je mehr man weiß, umso mehr Sorgen macht man sich. Klassischer Graph meinerseits zu der Thematik:
Ansehen ?

Insbesondere in Sachen Ernährung ist das ein Faktor, der gerne auf die Spitze getrieben wird... wenn ich mir überlege wie "sorglos" ich damals gegessen habe und mir heute wegen jedem kleinen Happen Gedanken mache (oder mittlerweile auch weniger Ansehen ? YES!)

@ Oli - Mit Office ^^

[Germania]

Selbige Beobachtung mache ich auch immer öfter. Keine Ahnung woran es liegt, ich zerbrech mir da dann immer den Schädel drüber wenn ich so einen Schrank treffe der auf seine Ernährung pfeift und schiebe es dann auf die pöse pöse Genetik Ansehen ?

[mmma]

Wie geht die Sache mit dem Coaching vorran?

[Lucifer]

derzeit gar nicht, da ich andere Sorgen hab. Streß im Studium, Umzug, Behördengänge und irgendwann will man auch mal ins Bett fallen. ^^ Außerdem stehen Anfang September noch 2 Klausuren bevor.

Der SW befindet sich derzeit auf Wanderschaft und ist vermietet. Ich habe noch einen Kommilitionen als "Coaching-Objekt" aber der steckt mit mir in Klausurvorbereitungen und hat logischerweise im Moment andere Prioritäten. Aber wird schon, ist ja nur ein Nebenprojekt. Mit dem Online-Coaching klappt es erfahrungsgemäß schlechter, da die Leute stellenweise "einschlafen" und man - nicht wie mit realem Kontakt - mal nachfassen kann und den Leuten "in den Hintern treten" kann Ansehen ?

Aber fürs Protokoll, hier mal meine eigenen SW Werte, vor meiner Tour nach Wacken:

Mittwoch: 4046 kcal
Donnerstag: 3807 kcal
Freitag: 3970 kcal
Samstag: 3978 kcal
Sonntag: 4087 kcal
heute: 4536 kcal

[Lucifer]

Moin, moin.

Nachdem ich also in diesem Semester eine tiefergehender Einführung in den Fachbereich der Statistik und Regression bekommen habe, kam mir neulich beim Training eine - zugegeben verrückte - Idee, die ich dank meines Sense Wear umsetzen kann und könnte, die für einige Leute vielleicht durchaus von Interesse wäre. Ursprünglich dachte ich daran, diesen Service als "Dreingabe" für den Verleih meines Sense Wear anzubieten und mich so einwenig von den restlichen Verleihern abzusetzen.

Was habe ich vor: Mit den Vitalparamatern aus dem Sense Wear und einigen zusätzlichen Angaben wie tägl. Sportpensum in Minuten (z.B. gestaffelt nach Sportart etc., also schon recht individuell) eine Multiple Regressionsanalyse erstellen. Für diejenigen, die nicht mit Statistik vertraut sind eine kurze Erklärung:

Die multiple Regressionsanalyse ist das flexibelste und in der Praxis sowohl in der Markt- als auch in der Sozialforschung am häufigsten eingesetzte multivariate Analyseverfahren. Sie dient der Untersuchung der Beziehung zwischen einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängigen Variablen. Die Regressionsanalyse kann unter anderem in der Ursachenanalyse (Darstellung und Quantifizierung von Wirkungszusammenhängen) und in der Prognostik (Prognose der Werte der abhängigen Variablen) zum Einsatz kommen.

Ein einfaches Beispiel: Wie verändert sich die Absatzmenge eines Konsumguts (abhängige Variable) bei Veränderungen am Produktpreis, an den Werbeausgaben oder der Anzahl der Vertreterbesuche pro potentiellem Kunden (unabhängige Variablen)? Sind lineare Zusammenhänge zu vermuten, dann ist eine multiple Regressionsanalyse hier das Idealverfahren zur Untersuchung des Sachverhalts.

Ein Ergebnis einer Regressionsanalyse ist stets die Regressionsfunktion:
Y = f(x) >> einfache Regression (eine abhängige und eine unabhängige Variable)
Y = f(x1, x2, x3, .... xn) >> multiple Regression (eine abhängige und mehrere unabhängige Variablen)

Da der Informationswert eines multiplen Regressionsmodells sehr hoch ist, bringt die Regressionsanalyse unter allen den multivariaten Analyseverfahren die meisten und detailliertesten Voraussetzungen mit sich. Nur selten lassen sich diese in der Praxis vollständig erfüllen und häufig liegt es in der Verantwortung des Marktforschers, auf der Basis seiner Erfahrungen und seiner Methodenkenntnisse eine Entscheidung über Abbruch oder Fortsetzung des Verfahrens zu treffen.

Einen besonderen Problemfall stellen die sogenannten interdependenten Beziehungen dar. So ist beispielsweise bei einer Untersuchung von Bekanntheitsgrad und Absatzmenge eines Produkts nicht unbedingt klar, ob der Bekanntheitsgrad die Absatzmenge beeinflusst (bekannte Produkte werden häufiger gekauft) oder umgekehrt (Produkte, die zu großen Stückzahlen im Umlauf sind, sind auch bekannter). Solche interdependenten Systeme lassen sich nicht in einer einzigen Regressionsfunktion erfassen, sondern nur in Mehrgleichungsmodellen.

Okay, einwenig viel Text, aber um es simpel auszudrücken: Ich möchte den KALORIENVERBRAUCH (zu erklärende Variable, also das Y) versuchen mit Hilfe von anderen unabhängigigen Variablen wie Schlafdauer, Schrittzahl, Aktivitätslevel und ggf. auch mit Hilfe einiger Dummy-Variablen zu schätzen.

Am Ende kommt dann eine Funktion dergestalt heraus:
Y = f(Schlafdauer*X1 + Schrittzahl*X2 + Training'/Kraft*X3 + Training/Ausdauer*X4 + ... VariableN*Xn)

Aus dieser Regression kann man dann viele verschiedene Dinge herauslesen, etwa um wieviel Y (der Kalorienverbrauch) steigt, wenn man eine Einheit mehr von VariableN (die Paramater) hinzufügt, also z.B. eine Minute mehr schläft, einen Schritt mehr geht, eine Minute länger Krafttraining betreibt oder eben eine Minute länger auf dem Crosstrainer sitzt. Man kann also die Zusammenhänge ablesen und den Impact einzelner Variablen. Das ganze lässt sich dann mithilfe einer Methode in ein Kooridnatenkreuz quetschen, dass z.B. so aussieht:

Ansehen ?

Damit kann man also auch (individelle) Prognosen erstellen, z.B. "Was wäre wenn ich 15.000 Schritt am Tag machen würde" oder "Was wäre wenn ich (verrückterweise) 5 Stunden auf Kraft trainieren würde" - also eine Menge Spielkram. Das wichtigste ist aber die Regressionsfunktion bei der man sehen kann, WELCHE Variable AM MEISTEN zum Kalorienverbrauch beiträgt, - wenn ich also Crosstrainer und Ergometer habe, kann ich den Einfluss der beiden C*ardio-Trainingseinheiten vergleichen und ggf. auf die umswitchen, die mir im Moment mehr Verbrauch bringt. Natürlich sind das alles gemittelte Werte, aber es ist zumindest ein Anfang.

Da ich bisher noch nie davon gehört habe, dass jemand sowas gemacht hat, ist das sozusagen mein Pilotprojekt, welches ich derzeit an mir selbst durchführe. Dafür sammle ich im Moment Daten. Eine Stichprobe wird erstmal Pi mal Daumen aus 14 Beobachtungen bestehen (da der SW 14 Tage läuft). Je mehr Stichproben man von einer Person einbezieht, umso genauer wird die Gerade natürlich wegen der vielen Daten. Für die Auswertung werde ich die Statistiksoftware SPSS verwenden, mit der ich auch an der Uni arbeite. Derzeitige aufgenommene Variablen sind:

kcal-Verbrauch (mein Y)
Gewicht
Schrittzahl
Schlafdauer (in Minuten)
Liegedauer (in Minuten)
Trainingsdauer/Kraft
Trainingsdauer/C*ardio
Trainingsdauer/IV
Ø METs
Aktiver Energieumsatz (3 METs)
Dauer körperl. Aktivität (3 METs) (in Minuten) bis 3 METs
3.-0-6.0 METs
6.0 - 9 METs
> 9.METs

(und eine nähere Aufschlüsselung des Trainings, als Option)

Trainingsdauer C*ardio / Laufband
Trainingsdauer C*ardio / Fahrrad
Trainingsdaur IV / Crosstrainer
Trainingsdauer IV / Laufband
Trainingsdauer IV / Fahrrad

Natürlich muss man am Ende sehen, welche Variablen sinnvoll sind, und welche nicht. Es schadet aber nicht, wenn man die Daten hat, denn dann kann man sie immernoch rauslassen zur Not (besser, als wenn was fehlt).

Soviel dazu.

Was haltet ihr von der Idee? Würdet IHR so eine Regressionsanalyse FÜR EUCH haben wollen? Würdet ihr (z.b. wenn ihr seinen SW ausleiht) dafür zusätzlich Geld ausgeben wollen und/oder wäre es ein zusätzlicher Anreiz den SW für sowas auszuleihen?

Oder habt ihr evtl. noch Ideen für Variablen, die man einfügen könnte? Ich dachte z.B. an den Eiweiß und KH-Konsum, wegen der Thermogenese. Problem derzeit ist, dass ich autoreguliert esse und folglich (wenn dann) nur für die Eiweißzufuhr geschätzte Daten für mich parat hätte.

Feedback/Kritik/Bedarf an Erklärung? Ansehen ?

[maloross]

Ich habe mich durch diesen wirklich sehr ausführlichen Text gearbeitet. Wenn ich es richtig verstehe, besteht der Effekt in der Kombination des Sense Wear mit der Regressionsanalyse darin, dass die Kalorienzufuhr z.B. in einer Diät quasi passgenau ermittelt werden kann?
In deiner Variablenliste sind Alter und Geschlecht nicht aufgeführt, hat das eine besonderen Grund?

[mcselede]

Ich will doch blos abnehmen und nicht Mathe studieren Ansehen ?

Ne ehrlich, gute Sache, wenn's was bringt Ansehen ?