Эта страница существует ради неудобной половины. Метод из соседней страницы работает, но у него есть измеренная ошибка, и она большая — настолько, что молчать о ней было бы обманом. Ниже — сколько именно, откуда это известно и что ошибка в пороге стоит дальше.
Тот же способ расчёта проверяли против настоящего лабораторного теста: считали порог по максимумам обычных заездов и сравнивали. Результат зависит от одного — есть ли среди этих максимумов гоночный день.
«Correlation between CPtest and mCPinc was strong (R= 0.982, p < 0.001), mean bias was 9w (95% CI 6 – 25w), percentage error 2.34% ± 1.95.»
«There was a significant difference between CPtest and mCPexc values (p < 0.01). Correlation between CPtest and mCPexc was strong (R= 0.904, p < 0.001) mean bias was 60w (95% CI 27 – 92w), percentage error 15.2% ± 3.39.»
mCPinc — расчёт, куда вошли гоночные данные. mCPexc — расчёт по одним тренировочным. То есть без гонки среди точек среднее смещение — десятки ватт, и доверительный интервал уходит ещё выше.
⚠️ И про интервалы отдельно, потому что среднее без них читается точнее, чем оно есть: даже в хорошем случае интервал доходит до верхней границы, а в плохом нижняя граница интервала сама по себе уже велика. Одно среднее число здесь обманчиво, поэтому напечатаны оба.
Авторы не ограничились числом. В выводах сказано прямо — и это, а не проценты, главное на странице:
«Accurate estimates for CP and W’ cannot be derived from MMP values achieved exclusively in training.»
«Coaches should therefore refrain from using mCP values derived from MMP values achieved exclusively in training to predict race performances.»
Читать это стоит буквально. Оценка по одним тренировкам — не «чуть менее точная версия» порога: работа говорит, что предсказывать по ней гоночный результат не следует вовсе. Поэтому штаб и не строит на ней гоночных обещаний.
Причина не в математике, а в том, что модель видит. Она читает ватты и не знает, выкладывался ты или ехал в удовольствие. На тренировке человек почти никогда не достаёт до своего настоящего предела: незачем. В гонке достаёт.
Значит, «максимум за 90 дней» из тренировочной истории — это максимум того, что ты делал, а не того, что можешь. Модель принимает его за предел и опускает порог. ⚠️ Отсюда важное следствие: ошибка эта ⛔ не случайная, она односторонняя — почти всегда вниз.
Штаб не прячет эту ошибку за одним числом, а показывает уверенность и её причину:
Пороги качества подгонки — ⛔ наш выбор: статистическая условность, отдельной работы под эти конкретные значения нет, и мы говорим это прямо, а не подбираем ссылку задним числом.
Это настоящий вопрос читателя: ну ошиблись, и что? Порог — не одно из чисел продукта, а основание почти всех остальных. Ошибка не остаётся на месте.
Поэтому заниженный порог опаснее, чем кажется: он делает тренировки на бумаге тяжелее, чем они были, а тебя — недокормленным. И поэтому же штаб ⛔ никогда не меняет порог сам.
Та же подгонка даёт не только порог, но и запас работы выше него (W′) — продукт считает по нему, сколько ты продержишься выше порога. У этой половины точность заметно хуже, и работа говорит об этом в тех же результатах:
«Correlation between W’test and mW’inc was strong (R = 0.728, p < 0.05), mean bias was 3Kj (95% CI -4 – 10 Kj), percentage error 14.53% ± 17.02.»
⚠️ Обрати внимание на интервал: он проходит через ноль. Это значит, что даже знак расхождения не установлен надёжно. Само число запаса атлету поэтому нигде не показывается, а расчёты, которые на него опираются, читаются как ориентир, а не как измерение.
Рядом по теме: короткий разбор метода и «Зачем всё это» целиком.