home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #18 / NN_1992_18.iso / spool / rec / running / 2356 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-20  |  2.2 KB
  1. Path: sparky!uunet!cs.utexas.edu!sdd.hp.com!ncr-sd!npg-sd!rns
  2. From: rns@npg-sd.SanDiegoCA.NCR.COM (Rick Schubert)
  3. Newsgroups: rec.running
  4. Subject: Re: 10k-half-marathon
  5. Message-ID: <5667@npg-sd.SanDiegoCA.NCR.COM>
  6. Date: 20 Aug 92 19:43:15 GMT
  7. References: <46412@shamash.cdc.com>  <1992Aug14.092745.19779@nestroy.wu-wien.ac.at>  <1992Aug14.133401.28594@bmers145.bnr.ca>  <1992Aug14.164038.10053@gdr.bath.ac.uk> <92231.083017RBPQCC@rohvm1.rohmhaas.com>
  8. Organization: NCR Corp., Network Products - San Diego
  9. Lines: 34
  10.  
  11. In <92231.083017RBPQCC@rohvm1.rohmhaas.com> RBPQCC@rohvm1.rohmhaas.com writes:
  12.  
  13. >Still another way...
  14. >Plot your race times vs race distance on log-log paper.  If all were
  15. >equal effort they will form a (more or less) straight line with a slope
  16. >slightly greater than 1.  Now you can extrapolate/interpolate to any
  17. >distance you want.  It definitely breaks down past the marathon.I am
  18. >fairly linear from 1 mile up to marathon.  It is also good to point
  19. >out your "soft" PRs.
  20.  
  21. I think the main reason that it "breaks down past the marathon" is that
  22. you are usually extrapolating there rather than interpolating.  Extrapolation
  23. is usually less reliable than interpolation.  I suspect that if you
  24. have data points for 10K, marathon, and 100 miles, that the interpolation
  25. of your 50 mile time would be pretty reasonable.
  26.  
  27. The same problem should occur to extrapolating to shorter distances.
  28. I suspect that if you had data points of 5K, 10K, half marathon, and
  29. marathon, that extrapolating to 100 meters would "break down" also.
  30.  
  31. The other reason that extrapolation/interpolation may break down is that
  32. a linear approximation assumes that you are equally-good at all distances.
  33. So, even if you had a data point for 100 miles, but were only trained
  34. for the marathon, interpolating a 50-mile time might not be too accurate
  35. if you walked the last 50 miles of the 100-mile race.
  36.  
  37. Has anyone seen any models that add an extra parameter that can account
  38. for ones "best" distance?  It would be interesting to try to develop
  39. such a model given enough data.
  40.  
  41. -- Rick Schubert (rick.schubert@SanDiegoCA.NCR.COM)
  42.  
  43. Disclaimer: I haven't had a statistics course in about 17 years, so I may
  44. be a bit rusty.
  45.