- एपीली एस्टीमेट
- 116.67 दक्षिणी क्षेत्रafghano. kgm
- बीग्री अनुमान
- 112.5 दक्षिणी क्षेत्रafghano. kgm
- लोबारी एस्टीमेट
- 117.46 दक्षिणी क्षेत्रafghano. kgm
कैसे काम करता है
मॉडल का अंतर उपयोगी जानकारी है
100 किग्रा पाँच बार उठाने पर एप्ली लगभग 116.7 किग्रा और ब्रज़िकी 112.5 किग्रा देते हैं। अंतर समीकरणों से आता है; अधिक दशमलव वाला अनुमान जाँचकर स्थापित किया गया अधिकतम भार नहीं है।
अनुमानित अधिकतम उठाने योग्य वजन की तुलना
एक बार उठाए जा सकने वाले अधिकतम वजन का अनुमान, कई बार उठाए गए वजन से दिखाए समीकरण के अनुसार निकाला जाता है। दोहराव की संख्या और सेट कितना प्रतिनिधिक था, इससे अनुमान प्रभावित होता है। इसे दिए गए सेटों की तुलना के लिए इस्तेमाल करें, अनुमानित वजन उठाने के निर्देश के रूप में नहीं। गणना तकनीक, थकान, चोट या वजन उठाने की तैयारी का आकलन नहीं कर सकती।
अनुमानित अधिकतम: सूत्र और मान्यताएँ
एरिकी: 1आरएम ≈ वजन × (1 + रीप्स/30). ब्राग्नेली: 1आरएम ≈ 36 × वजन / (37−रीप्स्स. लोबारी: 1आरएम ≈ वजन×दोहराव^0.1.
ये समीकरण अनुमान हैं। तकनीक, थकान, व्यायाम चयन और प्रशिक्षण इतिहास परिणाम को प्रभावित करता है।
समीकरण उच्च पुनरावृत्ति गिनती पर कम विश्वसनीय हो जाते हैं। लॉम्बार्डी को 10 पुनरावृत्तिओं के लिए दिखाया जाता है; यह एक ऐतिहासिक भविष्यवाणी समीकरण है, एक मापा अधिकतम नहीं।
हल किया गया उदाहरण
अनुमानित अधिकतम उदाहरण का उपयोग करते हुए:
- भार ऊपर (दक्षिणी क्षेत्रafghano. kgm)
- 100
- री- रिप्स
- 5
- भार इकाई
- किलोग्राम
एरिकी: 1आरएम ≈ वजन × (1 + रीप्स/30). ब्राग्नेली: 1आरएम ≈ 36 × वजन / (37−रीप्स्स. लोबारी: 1आरएम ≈ वजन×दोहराव^0.1.
उदाहरण का परिणाम
एपीली एस्टीमेट: 116.67 दक्षिणी क्षेत्रafghano. kgm
बीग्री अनुमान: 112.5 दक्षिणी क्षेत्रafghano. kgm
लोबारी एस्टीमेट: 117.46 दक्षिणी क्षेत्रafghano. kgm
ये उदाहरण हैं। एक अलग परिदृश्य का पता लगाने के लिए मूल्यों को बदल दें।
सूत्रों के संदर्भ
- एनसीसी: बिजली और संसाधन (नए टैब में खुलता है)
- Reynolds et al. (2006): 1RM पूर्वानुमान समीकरण की तुलना, तालिका 5 (नए टैब में खुलता है)
संदर्भ आधारित विधियों को समझाते हैं; वे फिनफ्लो के अनुमोदन या व्यक्तिगत पेशेवर समीक्षा का मतलब नहीं है।
सामान्य प्रश्न
क्या मुझे अनुमानित एक-बार अधिकतम वजन उठाने की कोशिश करनी चाहिए?
नहीं। यह एक अनुमान है, एक सुरक्षा मूल्यांकन नहीं। तकनीक, थकान, प्रशिक्षण अनुभव और व्यायाम वास्तविक क्षमता को प्रभावित करता है।
क्यों अनुमान अधिक पुनरावृत्ति के साथ कम विश्वसनीय हो जाते हैं?
भविष्यवाणी समीकरण पुनरावृत्ति से अधिकतम तक अतिरंजित करते हैं। उनका अनुमान कम विश्वसनीय हो जाता है क्योंकि पुनरावृत्ति संख्या बढ़ जाती है।
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