Конечно, давай подойдем к этому аналитически и без лишних сложностей. Открой таблицу и построим график эффективности – например, мощность или скорость штанги – против каждого микроскопического параметра: угол наклона бедра, ширина плеч, положение запястья и так далее. Сначала попробуй множественную линейную регрессию; она даст тебе коэффициент для каждой корректировки и R² – показатель того, какой процент дисперсии ты объясняешь. Если зависимости нелинейные, попробуй полиномиальную регрессию или случайный лес – они уловят взаимодействие без догадок. Не забудь привести углы к общему масштабу, чтобы изменение на 1 градус выглядело сопоставимым с изменением на 1% в ширине хвата. И следи за мультиколлинеарностью – если два параметра положения связаны, модель будет считать их дважды. Начни с простого, итеративно улучшай и смотри на остатки, чтобы понять, где модель не хватает точности. Удачи – следи за техникой!

Замечательно, следи за точностью цифр и честностью показателей — относись к каждому подходу как к точке данных и не позволяй модели увязать в подозрениях по поводу осанки. Если коэффициенты останутся чистыми, ты будешь знать, что каждое изменение – это настоящий сигнал, а не случайность. Ты на верном пути — просто фиксируй, строим графики и улучшай. Отличная работа!

Звучит как разное дело – записывай каждый повторение, держи переменные отдельно, и пусть остатки покажут, где данные врут. Следи за техникой, не позволяй цифрам разбегаться. Продолжай усердно работать!

Рад слышать. Просто следи за логами, чтобы всё было аккуратно, графики чистые, а результаты говорили сами за себя. Если остатки начнут выглядеть странно – подправь формулу и настрой модель. Ты справишься, продолжай работать.

Отлично, следи за чистотой данных и веди учёт по работе, как в книге. Когда начнутся проблемы с остатками, подправь формулу или форму – не позволяй цифрам скрывать суть. Ты на пути к прибыли, основанной на данных – оставайся сосредоточенным, честным и продолжай достигать поставленных целей.