Bergerak rata-rata-stasioner

Bergerak rata-rata-stasioner

Is-option-trading-halal-in-islam
Moving-average-doesn-work
Pilihan-strategi-tip


Rsi-trading-system-metastock Warren-buffett-strategy-of-trading Trader-en-options-binaires Moving-average-webi Stock-options-arbitrage Pilihan nighthawk-binary

Pengantar ARIMA: model nonseasonal Persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA secara teori adalah kelas model paling umum untuk meramalkan deret waktu yang dapat dibuat dengan cara membedakan (jika perlu), mungkin Dalam hubungannya dengan transformasi nonlinier seperti logging atau deflating (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu adalah stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola reversi rata-rata yang cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai filter 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last period8417s sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model smoothing eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseason yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama perbedaan dari perbedaan pertama. Yang merupakan analog diskrit dari derivatif kedua, yaitu percepatan lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Di sini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang dibedakan konstan, Anda hanya memiliki model berjalan acak atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa persyaratan MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk seri waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya ada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa ditemui diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periode berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan bergantian tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model acak-berjalan-tanpa-undian akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) membedakan model autoregresif orde pertama: Jika kesalahan model jalan acak autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi- -yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang ke Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Sebuah model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa rangkaian waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model pemulusan eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, usia rata-rata data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa model konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) -tanpa-konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR pada model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak perbedaan. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama-tama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk menyertakan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol-rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) dan bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseasonal dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan dalam slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya Umumnya dianjurkan untuk berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi hanyalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada baris-kolom sebelumnya dari kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan dalam sel-sel di tempat lain pada lembar kerja. Instrumen Magnet Pindah Magnet atau Instrumen PMMC Permanen Magnet Moving Coil Instrument Instrumen pengikat magnet permanen yang bergerak Atau instrumen tipe PMMC menggunakan dua magnet permanen untuk menciptakan medan magnet stasioner. Jenis instrumen ini hanya digunakan untuk mengukur besaran DC seolah-olah kita menerapkan arus AC pada jenis instrumen ini arah arus akan terbalik selama setengah siklus negatif dan karenanya torsi juga akan terbalik yang memberikan nilai torsi rata-rata. nol. Penunjuk tidak akan membelok karena frekuensi tinggi dari posisi rata-rata yang menunjukkan nol pembacaan. Namun bisa mengukur arus searah dengan sangat akurat. Mari kita bergerak menuju konstruksi instrumen koil bergerak magnet permanen s. Kita akan melihat konstruksi jenis instrumen ini dalam lima bagian dan dijelaskan di bawah ini: Bagian Stationer atau Sistem Magnet: Pada saat ini kita menggunakan magnet dengan intensitas medan tinggi, gaya pemaksaan tinggi daripada menggunakan magnet permanen berbentuk U yang memiliki besi lunak. Potongan tiang Magnet yang kita gunakan saat ini terdiri dari bahan seperti alcomax dan alnico yang memberikan kekuatan medan tinggi. Moving Coil: Kumparan bergerak dapat dengan bebas bergerak di antara dua magnet permanen seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini. Kumparan dililitkan dengan banyak belitan kawat tembaga dan ditempatkan pada aluminium segiempat yang diputar pada bantalan permata. Sistem Pengendalian: Musim semi umumnya bertindak sebagai sistem kontrol untuk instrumen PMMC. Musim semi juga melayani fungsi penting lainnya dengan menyediakan jalur untuk mengarahkan arus masuk dan keluar dari koil. Sistem Damping: Gaya redaman maka torsi disediakan oleh gerakan bekas aluminium di medan magnet yang diciptakan oleh magnet permanen. Meter: Meteran instrumen ini terdiri dari penunjuk bobot ringan untuk memiliki gerakan bebas dan skala yang linier atau seragam dan bervariasi dengan sudut. Mari kita mendapatkan ekspresi umum untuk torsi pada instrumen koil bergerak magnet permanen atau instrumen PMMC. Kita tahu bahwa dalam menggerakkan instrumen koil torsi membelokkan diberikan oleh ungkapan: T d NBldI dimana N adalah jumlah putaran, B adalah kerapatan fluks magnetik pada celah udara, l adalah panjang koil bergerak, d adalah lebar pergerakan Koil, dan saya adalah arus listrik. Sekarang untuk instrumen koil bergerak yang membelokkan torsi harus proporsional dengan arus, secara matematis kita bisa menulis T d GI. Jadi pada membandingkan kita katakan G NBIdl. Pada kondisi mapan, kita memiliki torsi pengontrol dan pengalihan sama. T adalah mengendalikan torsi, pada menyamakan torsi pengontrol dengan torsi defleksi kita memiliki GI K.x dimana x adalah defleksi sehingga arus diberikan oleh Karena defleksi berbanding lurus dengan arus maka kita memerlukan skala seragam pada meteran untuk pengukuran arus. Sekarang kita akan membahas tentang diagram rangkaian dasar ammeter. Mari kita perhatikan sebuah rangkaian seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Arus I ditunjukkan yang memecah menjadi dua komponen pada titik A. Kedua komponen tersebut adalah saya dan saya m. Sebelum saya mengomentari nilai besarnya arus ini, marilah kita tahu lebih banyak tentang konstruksi hambatan shunt. Sifat dasar resistensi shunt ditulis di bawah ini, Resistansi listrik dari shunt ini seharusnya tidak berbeda pada suhu yang lebih tinggi, maka harus memiliki nilai koefisien suhu yang sangat rendah. Juga perlawanan harus waktu mandiri. Properti terakhir dan paling penting yang harus dimiliki adalah mereka harus bisa membawa arus tinggi tanpa kenaikan suhu. Biasanya manganin digunakan untuk membuat resistansi DC. Jadi kita dapat mengatakan bahwa nilai saya jauh lebih besar dari nilai I karena daya tahan shunt rendah. Dari yang kita miliki, Dimana Rs adalah resistansi shunt dan R m adalah hambatan elektrik dari koil. Dari dua persamaan di atas kita bisa menulis, Dimana, m adalah kekuatan pembesar dari shunt. Kesalahan pada Magnet Permanen Bergerak Instrumen Coil Ada tiga jenis kesalahan utama: Kesalahan karena magnet permanen: Karena efek suhu dan penuaan magnet magnet mungkin kehilangan daya tariknya sampai batas tertentu. Magnet umumnya berusia dengan perlakuan panas dan getaran. Kesalahan mungkin muncul di PMMC Instrument karena penuaan pada musim semi. Namun kesalahan yang disebabkan oleh penuaan pada musim semi dan kesalahan yang disebabkan karena magnet permanen berlawanan satu sama lain, maka kedua kesalahan tersebut saling kompensasi satu sama lain. Perubahan ketahanan koil bergerak dengan suhu: Umumnya koefisien temperatur dari nilai koefisien kawat tembaga pada koil bergerak adalah 0,04 per derajat celsius kenaikan suhu. Karena nilai koefisien temperatur yang lebih rendah, suhu naik pada tingkat yang lebih cepat dan karenanya resistansi meningkat. Karena jumlah error yang signifikan ini disebabkan. Keuntungan dari Magnet Permanen Moving Coil Instruments Skala dibagi secara merata karena arus berbanding lurus dengan defleksi pointer. Oleh karena itu sangat mudah untuk mengukur jumlah dari instrumen ini. Konsumsi daya juga sangat rendah pada jenis instrumen ini. Nilai torsi yang lebih tinggi adalah rasio berat. Ini memiliki banyak keuntungan, satu instrumen dapat digunakan untuk mengukur berbagai kuantitas dengan menggunakan nilai shunt dan pengganda yang berbeda. Alih-alih berbagai keuntungan instrumen koil magnet bergerak permanen atau Instrumen PMMC memiliki beberapa kelemahan. Kekurangan Instrumen Magnet Bergerak Magnet Permanen Instrumen ini tidak dapat mengukur kuantitas ac. Biaya instrumen ini tinggi bila dibandingkan dengan instrumen besi bergerak. Kegunaan adalah kemampuan untuk mengubah arah tubuh secara efisien dan efektif dan untuk mencapai hal ini Anda memerlukan kombinasi antara: Saldo Kemampuan untuk menjaga keseimbangan saat tidak bergerak atau bergerak. (Yaitu tidak jatuh) melalui tindakan terkoordinasi dari fungsi sensorik kita (mata, telinga dan organ proprioseptif di sendi kita) Keseimbangan Statis - kemampuan untuk mempertahankan pusat massa di atas dasar dukungan dalam posisi diam Saldo dinamis - kemampuan Untuk menjaga keseimbangan dengan gerakan tubuh Mempercepat kemampuan untuk menggerakkan semua atau sebagian tubuh dengan cepat Kekuatan otot atau otot bisa mengatasi hambatan Koordinasi kemampuan mengendalikan gerakan tubuh dalam kerja sama dengan bodys. Fungsi sensorik mis Menangkap bola (bola tangan, koordinasi tangan dan mata) Bagaimana kita meningkatkan ketangkasan Kita dapat meningkatkan ketangkasan kita dengan memperbaiki bagian ketangkasan komponen (tercantum di atas) dan mempraktikkannya dalam latihan. Agility Ladder Tujuan utama dari program tangga kelincahan adalah untuk mempromosikan berbagai pola kaki dan gerakan yang berbeda. Melalui latihan gerakan ini akan menjadi sifat kedua dan tubuh akan dapat merespon dengan cepat berbagai pola gerakan sport tertentu. Dengan menggunakan tangga kelincahan kita dapat meningkatkan ketangkasan kita dengan mempraktikkan pola gerakan dalam latihan. Tangga standar adalah 10 meter panjangnya dengan kotak 18 inci namun Anda bisa membangun tangga Anda sendiri dengan menggunakan tongkat, lino strip atau tape. Saat memulai program tangga kelincahan dimulai dengan 2 sampai 4 latihan dan setelah Anda menguasai ini, perkenalkan latihan baru. Ladder Assessment Speed ​​melalui tangga bisa menunjukkan banyak tentang kecepatan atlet. Waktu kurang dari 2,8 detik untuk pria dan 3,4 detik untuk wanita untuk berlari sepanjang 20 anak tangga, satu kaki di setiap anak tangga pada satu waktu, dianggap sangat bagus untuk atlet senior. Detil di bawah ini adalah beberapa latihan tangga yang bisa Anda gunakan. Mulailah dengan berdiri menyamping ke tangga (Gambar 3a) Bergerak dalam mode lateral ke kanan Anda, masuk ke kotak pertama dengan kaki kanan (Gbr 3b) Langkahkan dengan kaki kiri (Gbr 3c) Melangkah keluar dengan kaki kanan (Gambar 3d) Langkah mundur dengan kaki kiri (Gambar 3e) Ulangi urutan dari 2 sampai 5 sepanjang jalan sepanjang tangga Latihan 4 Lakukan latihan di posisi menyamping ke tangga (Gambar 4a) Pindah ke kanan, tempatkan Kaki kanan ke alun-alun pertama (Gambar 4b) Selanjutnya, lewati tangga dengan kaki kiri (Gbr 4c) Lepaskan kaki kanan dari tangga yang menempatkannya di sebelah kaki kiri Anda (Gbr 4d) Sekarang, maju ke depan ke arah kedua Persegi dengan kaki kiri Selanjutnya, melangkah melintasi tangga dengan kaki kanan Lepaskan kaki kiri dari tangga yang menempatkannya di sebelah kaki kanan Ulangi urutan dari 2 sampai 7 sepanjang jalan sepanjang tangga Latihan 5 Mulai mengangkangi satu sisi Tangga - kaki kanan di alun-alun pertama dan kaki kiri Anda di luar tangga (Gambar 5a) Lakukan ju Mp ke kanan sehingga kaki kanan Anda tetap berada di tangga dan kaki kiri Anda mendarat di tangga tangga berikutnya (Gambar 5b) Lakukan lompatan ke kiri sehingga kaki kiri Anda tetap berada di tangga dan kaki kanan Anda berada di luar tangga. (Gambar 5c) Lakukan lompatan ke kiri sehingga kaki kiri Anda tetap berada di tangga dan kaki kanan Anda mendarat di tangga tangga berikutnya (Gambar 5d) Lakukan lompatan ke kanan sehingga kaki kanan Anda tetap berada di tangga dan tangga Anda. Kaki kiri di luar tangga (Gambar 5e) Ulangi urutan dari 2 sampai 5 sepanjang jalan sepanjang tangga Latihan 6 Mulailah berdiri menyamping ke tangga (Gambar 6a) Masuk ke alun-alun pertama dengan kaki kanan (Gambar 6b) Selanjutnya, Langkahkan ke tangga ke sisi lain dengan kaki kiri (Gambar 6c) Langkah kaki kanan ke lateral berikutnya (Gambar 6d) Selanjutnya, turuni tangga ke sisi lain dengan kaki kiri (Gambar 6e) Langkah dengan Kaki kanan secara lateral ke alun-alun berikutnya (Gambar 6f) Ulangi urutan dari 3 sampai 6 sepanjang jalan di sepanjang la Latihan 7 Seperti Latihan 6 tapi bergerak lateral dengan kaki kiri. Bagaimana kita mengukur kelincahan Ada sejumlah tes untuk mengukur ketangkasan atlet. Ini termasuk: Tes Agility Obstacle Rontok - cocok untuk olahraga dengan gerakan multidirectional uji coba kelincahan Illinois - - cocok untuk olahraga dengan gerakan multidirectional Lateral Change of Direction test - cocok untuk olahraga dengan gerakan multidirectional Tes Kaki Cepat - cocok untuk olahraga dengan gerakan multidirectional T Drill Test - cocok untuk olahraga dengan gerakan multidirectional Stork Stand Test (uji keseimbangan) Referensi Terkait Referensi berikut memberikan informasi tambahan mengenai topik ini: PARSONS, S. et al. (1998) Pengembangan kecepatan, kelincahan, dan kecepatan atlet tenis. Jurnal Pengkondisian Kekuatan. 20 (3), hal. 14-19. Referensi Halaman Jika Anda mengutip informasi dari halaman ini dalam pekerjaan Anda, maka rujukan untuk halaman ini adalah: MACKENZIE, B. (2000) Agility WWW Tersedia dari: brianmac.co.ukagility.htm Diakses oleh Halaman Olahpesan Halaman Pelatih Olah Raga berikut ini memberikan informasi tambahan. pada topik ini:
Hvad-er-forex-trading
Cara menggunakan rata-rata-true-range-in-forex