Віньєтки Kcatalfamo для тренувань

Цей набір даних було створено на основі моїх активних тижневих тренувань. Тренування проводились чотири - п’ять разів на тиждень, зосереджуючись на різних частинах тіла. Кожне тренування мало чотири підходи, що містять десять повторень. Кожен представник міг містити різну вагу (фунтів) через те, що я люблю збільшувати вагу з кожним повторенням. Отже, вага (фунтів), яка була записана в наборі даних, є середньою вагою, використаною в цілому для кожного тренування. Змінні набору даних є такими;

Інші змінні - це типи вправ, які виконувались у кожен тренувальний день.

Основна увага в цьому дослідженні полягає в розрахунку відсотка мого жиру в організмі. Продовжуючи семестр, моя вага повинна змінюватися, зростаючи чи зменшуючись. Насправді моя вага буде збільшуватися через збільшення кількості ваги, яка буде використана з часом. Причина, по якій моя вага повинна збільшуватися, полягає в тому, що м’язи важать більше жиру, тому, коли я набираю більше м’язів, я важитиму більше. Іноді це може бути стресом, оскільки бачити цифру на шкалі лякає та знеохочує. Ось чому під час цього дослідження мене турбує не відстеження зміни ваги, а відсотка жиру в організмі. Оскільки я вже знаю, що моя вага буде збільшуватися, результатом цього дослідження є побачення можливого зменшення відсотка жиру в організмі.

Зчитування даних

Пакети, необхідні для запуску коду та функцій, є;

Це групування коду r буде запускати дані в R з диска google і робити з них фрейм даних.

Додаткове кодування

У цьому розділі налаштовано кодування, яке тим часом переглядає фрейм даних, поки протягом тижнів збирається більше даних. Описи того, що робиться, наводяться під кодуванням у формі коментарів.

"workouts2" - це підмножина вихідного кадру даних "workouts". Кодування видаляє стовпці з чотирьох по шість і третій стовпець з останнього. Стовпці з четвертого по шість усуваються, оскільки вони показують кількість виконаних вправ, скільки повторень та підходів було зроблено відповідно. Третій стовпець від останнього - це стовпець, який зберігає кількість спалених калорій, коли закінчується кардіотренування. Цей кадр даних буде використаний для відображення прогресу середніх ваг (у фунтах), що використовуються для кожної вправи у певний тренувальний день протягом тижнів. Стовпці з четвертого по шість і калорії, спалені в кардіотренажерах, для цього не потрібні, тому що графік буде дивитись лише на тиждень, день тренування та кожну вправу, виконану протягом дня тренування.

Функція розплавлення перетворює кадр даних "workouts2" у розплавлений кадр даних. Функція плавлення приймає широкий формат і складає кожен набір стовпців в один стовпець даних. Це складання стовпчиків вправ в одну колону. наприклад; head (workouts.melt, n = 20) * друкує перші 20 рядків у наборі даних "workouts.melt." Перші 20 рядків показують, що дані складаються залежно від типу вправи. Отже, у нього будуть усі присідання зі штангою в перших кількох рядах, а потім піднімання телятницької машини коваля тощо.

"workouts.final" - це той самий фрейм даних, що і "workouts.melt", але без наявних значень NA. ДЛЯ порівняння "workouts.melt" та "workouts.final" обчислюється команда head () перших 20 рядків.

"workouts3" - це переглянутий фрейм даних "workouts2". Цей новий фрейм даних бере стовпці, що містять усі виконувані вправи. Отже, набір даних враховує лише змінні дня, тижня, дня тренування, спалених калорій та ваги. "workouts3" буде використано для відображення середньої кількості спалених калорій за кожен день тренування.

Візуальні зображення

Є два сюжети, що зображують взаємозв'язки в наборі даних тренувань. Функція workout_boxpt для boxplot дозволяє користувачеві розміщувати вибрані значення "x" та "y" у boxplot. На прикладі бокс-сюжету розглядається середня кількість спалених калорій за кожен тренувальний день. Все у workout_boxpt є достатньо загальним, де, коли вибрані бажані змінні "x" та "y", вісь та заголовок вікна графічного зображення будуть відображати ці змінні належним чином.

Корисно, щоб при створенні бокс-сюжету як "x" використовувалася категоріальна змінна, а "y" - як числова.

Boxplot

Дивлячись на спалені калорії для кожного тренувального дня бажано, оскільки з часом має відбуватися зміна. У кожен тренувальний день вправи та кількість вправ підбираються навмання. Вправи насправді залежать від того, що я відчуваю, як робити в той день. Тож кількість виконаних тренувань і тип вправ впливатимуть на результат загальної кількості спалених калорій за цей день тренування. Цікаво спостерігати варіабельність спалених калорій за кожен тренувальний день, адже ви бачите, які дні я люблю віддавати перевагу більше за інші. Вподобаний день тренування можна побачити на основі розподілу середньої кількості спалених калорій за кожен день тренування.

Що стосується даних, я люблю віддавати перевагу дню "Ноги". Це точно з бокс-сюжетом, тому що день "Ноги" - це мій улюблений день тренувань, і я зазвичай в таких вправах ходжу агресивніше, ніж будь-який інший день тренування. Таким чином, від більш агресивних вправ у цих вправах я спалюю більше калорій. Кількість спалених калорій, як я вже згадував вище, буде змінюватися залежно від різних вправ, виконаних за цей день тренування. Я не люблю робити одні і ті ж вправи знову і знову, тому я буду додавати нові тренування в ротацію вправ. Вправи, виконувані в кожен тренувальний день, насправді засновані на тому, наскільки я "нудний", "мотивований" або "розчарований".

Також захоплює бачити різний діапазон спалених калорій за кожен день вправ. На сьогоднішній день і в тренувальних днях "Назад" і "Ноги" накопичується найбільше спалених калорій під час тренувань, коли "Кардіо" та "Плечі" не спалюють стільки калорій. Що стосується мого тіла, це має сенс, оскільки мої ноги і спина насправді є найсильнішими частинами, де мої руки середні, а плечі найслабші. Моя спина і ноги найсильніші завдяки рокам того, що я був ловцем у софтболі, стрибком у легкій атлетиці та підніманням і вимиканням. Мої руки були сильнішими за роки софтболу та легкої атлетики, але моя міцність зменшилася лише через відсутність витривалості в цій групі м’язів. Кардіо також має низький розподіл калорій, тому що я не займався лише днями Кардіо, а коли я займався, я йду лише від півгодини до години. Мені потрібно повернутися в ритм бігу, і ходити трохи за раз допоможе. Я також повинен з повагою ставитись до коліна під час бігу, бо коли я впав з коня в Кінному клубі, він наповнюється рідиною з сильним ударом. Насправді є багато причин, чому мої плечі найслабші, але головна причина полягає в тому, що тендиніт і від того, що я ніколи не працював над цими м’язами під час тренування.

Моя витривалість протягом кожного тренувального дня зростала і буде продовжувати зростати, що відображається необхідною вагою або число повторень доведеться збільшувати. Я не збільшував кількість повторень, головним чином тому, що мені подобається робити по одній кількості для кожної вправи. Більше сенсу було продовжувати збільшувати кількість використовуваної ваги. Це свідчить про постійне збільшення спалених калорій з часом і демонструє більший розподіл калорій, спалених в кожен тренувальний день.

Естетичний сюжет

Функція avg_lbs_day для ggplot дозволяє користувачеві розмістити бажаний набір даних та день тренування, який буде використовуватися. Ця функція буде виділяти графік дня тренування, який хотів би переглянути, як розвиваються середні ваги (фунтів), що використовуються в кожній вправі. Змінна тижня віднімається на 36, щоб показати 1-й тиждень тренувань, а не 37-й тиждень у році.

На мою точку зору, я думаю, що естетичний сюжет є найважливішим зображенням тренувань. Це дозволяє мені продемонструвати свій прогрес у піднятті ваги та загальну зміну сили м’язів, які використовуються в кожній вправі. У деяких вправах може спостерігатися зниження середньої кількості ваги через те, наскільки я болю, хворий або поспішаю. У мене є багато проблем з коліна, які можуть вплинути на величину ваги, яку я вирішив використовувати. Тендиніт і накопичення рідини - дві найбільш проблемні проблеми протягом дня ніг, але якщо вони дійсно погані, я зменшую використовувану вагу, щоб не нашкодити собі. Для мене дуже важливо бачити загальний прогрес моїх тренувань, оскільки це свідчить про те, наскільки я досяг.

Розрахунки жиру в організмі

Функція body_fat обчислює відсоток жиру в організмі для людини. Відсоток жиру в організмі базується на шести факторах; вага у фунтах, худої маси тіла, окружності зап’ястя, талії, стегон і передпліччя. Перед вирахуванням відсоткового вмісту жиру в тілі потрібно вирахувати м’язову масу тіла. Функція body_fat також робить це обчислення. Все, що потрібно прочитати у функції, це ваша вага, зап’ястя, талія, стегна та окружність передпліччя, і функція зробить обчислення. Коли кожне бажане вимірювання буде викликане у функцію, воно роздрукує, яка ваша худоба і вага жиру.

Основна увага в цьому дослідженні полягає в розрахунку відсотка мого жиру в організмі. Я хочу мати можливість порівняти свій відсоток жиру в організмі від початку тренування з відсотком жиру в кінці семестру. Важко помітити прогрес у відстеженні ваги тіла, оскільки є велика ймовірність того, що моя вага зросте до кінця семестру. Це може бути через збільшення жиру та/або збільшення м’язової маси. М’язи важать більше жиру, тому, продовжуючи тренуватися, м’язи збільшуються, і, сподіваюся, я зменшую жир на тілі. Наприкінці семестру це дослідження, сподіваюся, покаже, що я зменшив відсоток жиру в організмі.

Ця функція дозволяє мені швидко розрахувати відсоток жиру в організмі, не знаходячи в Інтернеті точного калькулятора відсотків жиру, не купуючи кальпіри, а також не робити обчислень вручну. За результатами вимірювань, зроблених наприкінці семестру, функція вказує на те, що відсоток мого жиру в організмі збільшився в десятковій формі. Це одна погана річ щодо обчислення відсотка жиру в організмі вручну. Зачеплена людська помилка, і вона не враховує вагу води або вагу м’язів.