Минутка квалиметрии

Что меня не перестает удивлять, так это то, что фактически одна и та же методика определения уровня физической подготовки дает совершенно разные результаты в разных программах на одних и тех же данных при одних и тех же физических показателях. Например, возьмем «классику жанра» TrainingPeaks. Если верить расчету, то на конец 23 октября 2018 года моя подготовка равна 30, уровень усталости (форма) -3. Т.е. у меня сейчас нейтральная зона, можно чуть поднажать.

График TrainingPeaks

Увеличенный фрагмент
Хитрая табличка

Вспомним таблицу соответствия уровня подготовки ожидаемому результату:

Как видим, уровень 30 — достаточно посредственная подготовка. Уровень полумарафона для начинающих. Допустим, хорошо, это очень похоже на правду. Отсюда возникает резонный вопрос, почему же я тогда, будучи на пике формы в 63 «попугая» так бездарно «пробежал» марафон Белые ночи, гораздо хуже чем Хельсинкский при уровне 42, но да ладно. Не будем о грустном.

Strava Fitness & Freshness

Теперь берем Strava. Там на эту же дату подготовка равна 93 «попугая», усталость -17. Оптимальная зона тренировки. Если верить табличке соответствия, то при 93 можно бегать ультрамарафоны на уровне мировой элиты. Правда Strava, в отличии от TrainingPeaks нигде не ссылается на таблицу соответствия, так что будем считать, что эти «попугаи» менее породистые, поэтому их получилось в три раза больше.

Оба решения выше платные. И там и там у меня бесплатная тестовая подписка, просто для изучения функционала. Теперь рассмотрим бесплатное дополнение для Strava, которое я описывал ранее. Что мы там наблюдаем? А вот что:

Elevate App Fitness Trend

Подготовка равна 54.6, уровень усталости (форма) -18.1. Оптимальная зона тренировки. Получается, что с зоной тренировки во всех приложениях более-менее везде одинаково, а вот с результатом «подготовки» получаются совершенно несопоставимые результаты. Хотя графики даже визуально похожи, но «попугаи» явно разной породы.

И тут возникает резонный вопрос, чо делать со всем этим счастьем. На мой взгляд, описанный феномен еще раз доказывает, что идеальных моделей нет, есть модели пригодные и непригодные к использованию при известных ограничениях. С точки зрения отслеживания «перетрена» и тенденции роста уровня подготовки, почему бы и нет, а с точки зрения сопоставления циферок уровня этой «подготовки» и результата на соревнованиях, как видим на моём примере, это всё достаточно спорно. «Отака х**ня, малята»