English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Hamstring ve Kuadriseps kas gruplarinin gucu, atletler ve sporcularin performanslarinin degerlendirilmesi icin onemli bir rol oynamaktadir. Bu calismanin amaci, Hamstring ve Kuadriseps kas gucunun Coklu Dogrusal Regresyon (Multiple Linear Regression, MLR) kullanilarak tahmin edilmesidir. Bu calisma icin kullanilan veri seti 70 sporcuya ait cinsiyet, spor dali, boy, agirlik ve yas bilgilerinin yani sira hedef degiskenleri olarak iki tip fiziksel aktivite (statik antrenman ve klasik antrenman) ile olculen hamstring ve kuadriseps kas gucu degerlerinden olusmaktadir. Tahmin modellerinin olusturulmasinda MLR ile birlikte capraz dogrulama ve rastgele veri dagilimi olmak uzere farkli dogrulama secenekleri kullanilmistir. Tahmin modellerinin degerlendirilmesi amaciyla Ortalama Karesel Hata (Root Mean Square Error, RMSE ) degerleri hesaplanmistir. RMSE degerlerinin 14.91ve 32.41 Nm olarak degismesi, MLR’nin kabul edilebilir hata oranlariyla, hamstring ve kuadriseps kas gucunun tahmininde makine ogrenme yontemlerine alternatif olarak kullanilabilirligini gostermektedir.

Hamstring ve Kuadriseps Kas Gücünün Çoklu Doğrusal Regresyon Kullanılarak Tahmin Edilmesi