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<title>マラソンを数字から楽しむブログ</title>
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<description>これまでに出場したマラソン大会の記録を統計的に集計、分析して楽しんでみようというブログです。自分自身の備忘的な意味合いが強い為、お役立ち情報とかは特にないかもしれません。</description>
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<title>【全体分析】距離横串分析（得意距離、苦手距離）②</title>
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<![CDATA[ <p>前回の記事で数値上では得意距離は10Kとなりましたが、もう少し詳しく横串Lvを見ていこうと思います。<br><br>※横串Lvの詳細は過去記事にて<br><a href="https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12802315673.html">【全体分析】距離横串分析（基準の検討） | マラソンを数字から楽しむブログ (ameblo.jp)</a><br><br><a href="https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12802459418.html">【全体分析】距離横串分析（得意距離、苦手距離） | マラソンを数字から楽しむブログ (ameblo.jp)</a><br><br>まずは、横串Lvの各年度ごとのAv推移です。（その年度終了時点での全出走レースのAv）<br>数値とグラフはこちらになりました。<br><br><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/1a/f1/p/o0366036515283219728.png"><img alt="" height="365" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/1a/f1/p/o0366036515283219728.png" width="366"></a><br><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/0f/47/p/o0481032315283219733.png"><img alt="" height="282" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/0f/47/p/o0481032315283219733.png" width="420"></a><br>当然最後の2022年時点では、昨日の結果の通り10K⇒ハーフ⇒フル⇒30Kの順になるのですが、本日見たいのはそこまでの経過です。<br><br>自分の感覚的にはフルが得意だと思っていたのは2014～2015年の印象が強かったからだと思います。<br>2014時点では10KのLvが上ですが、2013～2014のフルの伸びが大きく、更に2015年終了時点では僅差ながらフルがTOPになっています。<br><br>始めてから間もない頃の方が色々と印象に残るので、ここで「自分はフルが得意だ」とインプットされたのかなと思います。<br>実際にはその後、フルが停滞している間に順調に力を付けた10K、じわじわと確実に上がったハーフの方が得意種目になっていったという感じでしょうか。<br><br>各年度単位のAvを見てもこのことがよく分かります。<br>それがこちらです。<br><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/b2/f7/p/o0296031315283219732.png"><img alt="" height="313" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/b2/f7/p/o0296031315283219732.png" width="296"></a></p><p><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/cf/a9/p/o0481029015283219734.png"><img alt="" height="253" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230512/14/winter-1231/cf/a9/p/o0481029015283219734.png" width="420"></a><br>※2020年、2021年度は1本しかレースを走っていない距離などがある為、横串で見るにあたり2020～2022年度はまとめとしました<br>※30Kは多くの年度が0～1本の出走の為、こちらの分析では除外<br>※青色着色がその年度でLvが一番高い距離<br><br>2015年までは得意距離が年々変わっていますが、やはり2014、2015のインパクトが強かったのかと思います。</p><p>しかし、2016年度以降は基本的に10K&gt;ハーフ＞フルとなっていました。<br><br>という事で、主観（フルが得意だと思っていたこと）の理由と、主観と現実のずれ（現時点では10K、ハーフの方がフルより得意）も分かりスッキリしました。<br>得意と思っていると、何か対策を強化しようという事が浮かびにくく、また結果が出ないことでモヤモヤしたりしますが、実は苦手という事が分かれば、この辺りの意識が変わって改善に繋げられそうです。</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12802621963.html</link>
<pubDate>Fri, 12 May 2023 14:54:09 +0900</pubDate>
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<title>【全体分析】距離横串分析（得意距離、苦手距離）</title>
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<![CDATA[ <p>本日は、昨日考えた距離別の横串Lvを元に自身の得意距離、不得意距離を探っていこうと思います。<br><br>横串Lvについては、昨日の記事をご確認下さい。<br>尚、基準となるキロペース（10K=4:00、フル=4:15）に関して、昨日時点ではLv10にしようと思っていたのですが、拡張性を持たせる為にLv30としました。（昨日の記事も編集済み）</p><p>&nbsp;</p><p><a href="https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12802315673.html">【全体分析】距離横串分析（基準の検討） | マラソンを数字から楽しむブログ (ameblo.jp)</a></p><p>&nbsp;</p><p>その結果、まずこちらのテーブルが出来上がりました。</p><p><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230511/11/winter-1231/9e/71/p/o0574048515282713175.png"><img alt="" height="355" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230511/11/winter-1231/9e/71/p/o0574048515282713175.png" width="420"></a><br><br>見方が難しいので少し説明しますと、各Lvに記載してあるタイムがそのLvの「最速タイム」という考え方です。<br>つまり10Kで見ると、以下の様になります。</p><p>　0:46:40 ⇒　Lv22　※Lv22の最速タイム</p><p>　0:46:39 ⇒　Lv23　※Lv23の最遅タイム</p><p>　0:45:50 ⇒　Lv23　※Lv23の最速タイム<br>　0:45:49 ⇒　Lv24　※Lv24の最遅タイム<br><br>このテーブルに従って、自身の各距離について平均Lvを算出すると、こちらの数値となりました。<br>　10K　　⇒　35.4<br>　ハーフ　⇒　34.4<br>　30K　　⇒　33.3<br>　フル　　⇒　34.2<br><br>この結果からすると、得意距離が10K、苦手距離は30Kとなります。<br>サンプル数がやや少ないものの、苦手距離については自分の感覚とも一致します。<br>開催レース自体も少ないですが、苦手克服のためにこれからは出来るだけ積極的に30Kレースに参加したいとは思います。<br><br>一方で意外だったのは得意距離です。<br>自分としては、フルが得意なつもりでいたので、10K/ハーフが共に上回ったのは驚きました。<br>ただ、厚底にして以降、確かにこの両種目は撃沈というのが少なくなった感覚はあるので、直近の結果によりこの様な形になったのではという気がします。<br>この辺りは、今後横串Lvの他の数値なども算出してみていこうと思います。<br><br>さて、ここからはオマケ的な話題になります。<br>世界記録、日本記録については一体どの様なLvになるのか見てみました。<br>↑のテーブルの範囲外ですが、同じ要領で算出するだけなので、記録さえわかれば難しくはありません。<br><br>結果は以下となりました。<br>　世界記録（男子）　10K：Lv47、ハーフ：Lv47、30K：Lv46、フル：Lv47</p><p>　日本記録（男子）　10K：Lv45、ハーフ：Lv45、30K：Lv45、フル：Lv46<br>　世界記録（女子）　10K：Lv43、ハーフ：Lv44、30K：Lv41、フル：Lv43<br>　日本記録（女子）　10K：Lv41、ハーフ：Lv42、30K：Lv41、フル：Lv42　<br><br>　　※10Kはトラックの10000mではなくロード10Kの記録で算出（30Kも同様）<br>　　※日本記録（女子）は男女混合のもので算出<br><br>世界記録（女子）だけややバラツキがありますが、それ以外は各距離の記録がほぼ同じLvとなりました！<br>特に狙っていたわけではないのですが、自分の記録から勝手に作った指標の割にはまずますいい線をついていた様です。<br><br>ちなみにフルのLv47は最速値が1:59:33になります。<br>既にこのLvに到達しているキプチョゲ選手には是非ともこの記録を達成して欲しいですね(^^)</p><p>&nbsp;</p><p>＜各記録の出典元＞<br>　世界記録　⇒　</p><table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="69"><tbody><tr height="24"><td height="24" width="69"><a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%99%B8%E4%B8%8A%E7%AB%B6%E6%8A%80%E3%81%AE%E4%B8%96%E7%95%8C%E8%A8%98%E9%8C%B2%E4%B8%80%E8%A6%A7">https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%99%B8%E4%B8%8A%E7%AB%B6%E6%8A%80%E3%81%AE%E4%B8%96%E7%95%8C%E8%A8%98%E9%8C%B2%E4%B8%80%E8%A6%A7</a></td></tr></tbody></table><p><br>　日本記録　⇒　</p><table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="69"><tbody><tr height="24"><td height="24" width="69"><a href="https://www.jaaf.or.jp/record/japan/?segment=1">https://www.jaaf.or.jp/record/japan/?segment=1</a></td></tr></tbody></table><p>&nbsp;</p><p>&nbsp;</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12802459418.html</link>
<pubDate>Thu, 11 May 2023 11:34:39 +0900</pubDate>
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<title>【全体分析】距離横串分析（基準の検討）</title>
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<![CDATA[ <p>先日、自身のランニング歴を4分割して、それぞれの期間について分析しようとしましたが、イマイチしっくりしなかったのでいったん中断します。<br><br>気を取り直してまた別のテーマで分析していきたいと思います。<br><br>今回のテーマは距離横串分析です。<br>各距離の結果を横並びで見るには基準の数値を決める必要があります。<br><br>Best、Worst、Averageなどが基準の候補になりますが、結論から言うと10KとフルのWorstを基準にする事としました。<br><br>10KのWorstをペース換算すると凡そキロ4、同じくフルはキロ4:15となるのでこちらを基準値にします。<br>残るハーフ、30Kは間を取るとちょうどよく、それぞれキロ4:05、4:10が基準値になります。<br><br>これらのペースをそれぞれLv30と定めて、あとはここから5秒単位でLvをプラスマイナス1していけば、このLvの値で距離関係なく見ることが出来そうです。<br>纏めるとこういう事になります。<br><br>&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 10K　　ハーフ　　30K　　フル<br>Lv29　&nbsp; 4:05～　4:10～　　4:15～　4:20～<br>Lv30　4:00～　4:05～　　4:10～　4:15～<br>Lv31　3:55～　4:00～　　4:05～　4:10～<br>Lv32　3:50～　3:55～　　4:00～　4:05～<br>・・・・・・・・・・・・<br><br>つまり、10Kのタイムが40分、30Kのタイムが2時間とすると、どちらもキロ4ペースですが、10KはLv30、30KはLv32となり、30Kの方が良い結果が出たと判定するという事です。<br><br>この数値を使って、自分の得意な距離や得意な月などを再分析していきたいと思います。<br><br>少々準備がいるので、具体的な分析は明日以降に改めてやっていきます。</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12802315673.html</link>
<pubDate>Wed, 10 May 2023 11:03:54 +0900</pubDate>
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<title>【全体分析】ランニング歴の分割</title>
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<![CDATA[ <p>GWはブログをサボっていました。<br>本日からまたテーマを見つけながら書いていきたいと思います。<br><br>これまで色々な数値を見てきて、自分の12年程のラン歴は今の所、大きく4つの期間に区切れそうだなと感じました。<br>それがこちらです。<br><br>＜第1期：ひよこ期（～2012年3月）＞<br>何もわからずただただ走っていた時期です。<br>練習方法なども他に知らなかったので、毎回全力走をしていました。<br>レースはハーフマラソン、30Kの大会に取り敢えず参加してみて、いつか東京マラソンを1度くらい走れればと考えていました。<br>走るスタンスとしては「取り敢えず時間もあるから走る」でした。<br><br>＜第2期：成長期（2012年4月～2014年12月）＞<br>ランニングサークルに入ったことにより、練習方法、大会などに関する情報量がとにかく増えました。<br>走るスタンスは「楽しいから走る」に完全に変わっていった時期です。<br>フルマラソンにもデビュー！<br>多少の停滞はありつつ、基本的にはあらゆることを吸収してぐんぐん成長していきました。<br><br>＜第3期：定着期（2015年1月～2019年12月）＞<br>完全に「ライフワークとして走る」スタンスになった時期です。<br>記録的には停滞しており、ただ楽しいだけではない時期でした。<br>故障や不調など苦しい経験も多々ありましたが、そこから復調していく過程などを経て、自分の中でのランニング理論というのが確立していったと感じています。<br><br>＜第4期：改革期（2020月1月～）＞<br>走るスタンスは第3期とさほど変わっていません。<br>が、少々遅まきながら「厚底」を投入し、それまでとは記録面で変化を感じています。<br>また、自分の経験をアウトプットする場にも参加する様になりました。<br>「教える」というレベルではないですが、自分の成功体験、失敗談を元にした助言程度は出来るようになってきたので、少しだけそういった活動をしています。<br>人に伝える事で、自分が気付けるという好循環も生まれています。<br><br>と、いう事で明日からはそれぞれの期間について、実際の数値も見ながらもう少し深堀をしてみようと思います。</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12802071588.html</link>
<pubDate>Mon, 08 May 2023 16:21:51 +0900</pubDate>
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<title>【10K】成長分析</title>
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<![CDATA[ <p>前回の投稿から少し間が空きましたが、本日のテーマは成長分析の10K版です。<br><br>各数値の詳細な意味などはこちらに記載しています。</p><p><a href="https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12799652067.html">【フルマラソン】成長分析 | マラソンを数字から楽しむブログ (ameblo.jp)</a></p><p><br>では、まずいつもの通り数値を羅列していきます。<br>①各年度Av ②Av推移　③SB推移 ④PB推移 ⑤SW推移 ⑥PW推移<br><br>&nbsp;※2020年度は1本のみ出走の為、2021に包含<br><br>2012　①37:47 ②37:47 ③36:10 ④36:10 ⑤39:24 ⑥39:24<br>2013　①36:55 ②37:12 ③35:36 ④35:36 ⑤38:40 ⑥39:24<br>2014　①36:22 ②36:52 ③35:58 ④35:36 ⑤36:46 ⑥39:24<br>2015　①36:45 ②36:51 ③35:47 ④35:36 ⑤37:44 ⑥39:24<br>2016　①35:49 ②36:33 ③34:24 ④34:24 ⑤36:37 ⑥39:24<br>2017　①35:42 ②36:17 ③34:45 ④34:24 ⑤36:49 ⑥39:24<br>2018　①36:02 ②36:12 ③34:10 ④34:10 ⑤38:48 ⑥39:24<br>2019　①35:24 ②36:03 ③33:12 ④33:12 ⑤36:53 ⑥39:24<br>2021　①35:39 ②35:59 ③34:44 ④33:12 ⑤36:28 ⑥39:24<br>2022　①35:27 ②35:56 ③34:56 ④33:12 ⑤36:12 ⑥39:24<br><br>次にグラフです。</p><p><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230502/14/winter-1231/3b/b0/p/o0732033615278443224.png"><img alt="" height="193" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230502/14/winter-1231/3b/b0/p/o0732033615278443224.png" width="420"></a><br><br>全体的な傾向としてはハーフとほぼ同じといった印象です。<br>①Av推移が確実に伸び、⑥PWが①Av推移とほぼ重なる年も何度かあるという具合で、やはり緩やかながら確実に成長できていることを感じます。<br>①Avが直近で35分台まで伸ばせているのも良い点ですね。<br><br>その他、地味に嬉しいのは初めて34分台を出した2016年度以降、毎年1度は34分台以下ををちゃんと出している事ですね。<br>この安定感はフルやハーフとの一番の違いです。<br><br>あとは、⑥PWの値が35分台になる年度が出てくれば言う事無しです。<br>・・・が、2023年度も既に36分台を出してしまっているので、その目標は2024年度以降に持ち越しです。</p><p>&nbsp;</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12801193867.html</link>
<pubDate>Tue, 02 May 2023 14:57:05 +0900</pubDate>
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<title>【ハーフマラソン】成長分析</title>
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<![CDATA[ <p>本日は成長分析のハーフ版です。<br><br>少し前にフルで分析したこちらと同じです。<br><a href="https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12799652067.html">【フルマラソン】成長分析 | マラソンを数字から楽しむブログ (ameblo.jp)</a><br><br>まずは以下6つの数値です。<br>①各年度Av ②Av推移　③SB推移 ④PB推移 ⑤SW推移 ⑥PW推移<br><br>&nbsp;※2011年度は1本のみ出走の為、2012に包含<br>&nbsp;　2020年度は1本のみ出走の為、2021に包含<br><br>2012　①1:24:56 ②1:24:56 ③1:18:32 ④1:18:32 ⑤1:29:18 ⑥1:29:18<br>2013　①1:18:18 ②1:21:53 ③1:15:44 ④1:15:44 ⑤1:22:32 ⑥1:29:18<br>2014　①1:19:39 ②1:21:06 ③1:14:43 ④1:14:43 ⑤1:28:54 ⑥1:29:18<br>2015　①1:18:20 ②1:20:28 ③1:17:09 ④1:14:43 ⑤1:19:57 ⑥1:29:18<br>2016　①1:19:33 ②1:20:16 ③1:14:20 ④1:14:20 ⑤1:22:44 ⑥1:29:18<br>2017　①1:19:50 ②1:20:12 ③1:15:43 ④1:14:20 ⑤1:25:17 ⑥1:29:18<br>2018　①1:17:44 ②1:19:44 ③1:15:48 ④1:14:20 ⑤1:19:55 ⑥1:29:18<br>2019　①1:18:15 ②1:19:29 ③1:16:30 ④1:14:20 ⑤1:22:26 ⑥1:29:18<br>2021　①1:19:39 ②1:19:30 ③1:16:02 ④1:14:20 ⑤1:23:47 ⑥1:29:18<br>2022　①1:16:33 ②1:19:14 ③1:14:42 ④1:14:20 ⑤1:19:15 ⑥1:29:18<br><br>次にグラフです。<br><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230428/14/winter-1231/a4/e3/p/o0694038615276542617.png"><img alt="" height="234" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230428/14/winter-1231/a4/e3/p/o0694038615276542617.png" width="420"></a><br><br>各数値や曲線を見ていくと全体的に嬉しい結果となりました。<br>②Av推移は2019～2021で停滞したことを除けば、基本的にはずっと下がり続けていて確実な成長が伺えます。<br>⑥PW推移が初年度以降一度も変わっていないないのも良い事ですし、年度のワースト記録がその時点での全体平均とほぼ重なるシーズンが直近含めて数回あるというのもとても良い傾向です。<br>①各年度Avも直近が一番良いタイムで文句無し・・・と言いたい所ではありますが、唯一マイナスポイントを上げるとすれば④PB推移でしょうか。<br><br>フルの時にも記載した通り、PBだけが成長の尺度ではないとは言え、6年以上停滞しているのはやはり寂しいです。<br>他の数値が良いからと満足せずに積極的にPBを狙うレースもしていきたいですね。</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12800598511.html</link>
<pubDate>Fri, 28 Apr 2023 14:16:45 +0900</pubDate>
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<title>【フルマラソン】月別分析</title>
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<![CDATA[ <p>本日は月別分析のフル版です。<br>30Kについては、ほぼ2月の青梅のデータなので、月別分析はやりません。<br><br>＜全体データ＞<br>対象レース数 41本<br>対象期間 2012年10月～2022年3月<br>Average 2:46:37<br>Best 2:34:58（2020年2月）<br>Worst 2:59:26（2017年9月）<br><br>＜詳細データ＞<br>01月　レース数 2　Average 2:42:46<br>02月　レース数 2　Average 2:41:33<br>03月　レース数 8　Average 2:40:40<br>04月　レース数 4　Average 2:48:13<br>05月　レース数 3　Average 2:48:35<br>06月　レース数 1　Average 2:51:56<br>07月　出走無し<br>08月　出走無し<br>09月　レース数 3　Average 2:55:03<br>10月　レース数 9　Average 2:48:10<br>11月　レース数 6　Average 2:48:12<br>12月　レース数 3　Average 2:46:13<br><br>＜グラフ＞<br><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230427/11/winter-1231/d8/68/p/o0592028915276063590.png"><img alt="" height="205" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230427/11/winter-1231/d8/68/p/o0592028915276063590.png" width="420"></a><br><br>月別Averageに関して、10K、ハーフとはまた違った傾向が出ました。<br>距離によって傾向が変わるのは当然ではあると思いますが、ここまでそれぞれ特徴が出るとは思いませんでした。<br>（フルはハーフに近い形になるのではと考えていましたが違いました）<br><br>明らかに暑い6,9月がよくないタイムになるのは当然として、10月以降が中々面白い曲線になっています。<br>秋シーズンスタートの10～11月にスロースタートしてから、12月から確実にタイムが上がっていき、3月にピークを迎えるという傾向になりました。<br>1,2月が単独ではサンプル数が少ないですが、両方を統合してもほぼ変わらないAverageとなるので、この傾向は確かなのかと思います。<br>3月はレース本数も多いのに、このAverageというのは我ながら強いなと感じます。<br>3月レースがSBとなったのも87.5%（7/8）ですし、SBになっていない1本も2:41なので、とにかく失敗しない月です。<br>4,5月は再び10,11月とほぼ同じAverageに戻っていくのもちょっと面白いですね。<br><br>フルマラソンに関しては、春・秋は無理をせず2:50を切るタイムを確実に出しつつ、3月にメインのレースを据えて組み立てていくというのが良さそうです。<br>また、秋に関してはこれまでは10,11月と走る事が多かったのですが、Averageを踏まえると11,12月（もしくは10,12月）と走った方がタイムが出るかもしれません。<br><br>10～フルの分析結果をまとめると、以下の時期に各距離のメインレースを入れるという年間プランにすると記録が伸びる可能性が高い様です。<br>　5月　10K<br>　12月 &nbsp;ハーフ<br>　1月　10K、ハーフ<br>　3月　フル</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12800438133.html</link>
<pubDate>Thu, 27 Apr 2023 11:11:23 +0900</pubDate>
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<title>【ハーフマラソン】月別分析</title>
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<![CDATA[ <p>本日は月別分析のハーフ版です。<br><br>＜全体データ＞<br>対象レース数 69本<br>対象期間 2012年2月～2022年3月<br>Average 1:19:14<br>Best 1:14:20（2017年2月）<br>Worst 1:29:18（2012年6月）<br><br>＜詳細データ＞<br>01月　レース数 6　Average 1:16:47<br>02月　レース数 4　Average 1:18:50<br>03月　レース数 7　Average 1:19:02<br>04月　レース数 9　Average 1:18:38<br>05月　レース数 8　Average 1:20:48<br>06月　レース数 2　Average 1:26:33<br>07月　レース数 1　Average 1:28:54<br>08月　レース数 1　Average 1:22:26<br>09月　レース数 8　Average 1:19:48<br>10月　レース数 5　Average 1:19:21<br>11月　レース数 9　Average 1:18:39<br>12月　レース数 9　Average 1:17:25<br><br>＜グラフ＞<br><br><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230426/14/winter-1231/66/14/p/o0481028915275714467.png"><img alt="" height="252" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230426/14/winter-1231/66/14/p/o0481028915275714467.png" width="420"></a><br><br>分析しやすいAverageの方から見てみますが、これは非常に特徴的な結果になりました。<br>暑い時期（6～8月）を頂点（タイムが遅い）となっており、基本的には両端の寒い時期（1,12月）になるにつれてタイムが上がっていっています。<br>10Kに比べて気温から受ける影響が顕著という事ですね。<br>（＝10Kであれば、暑い時期でもスピードを保ったまま押し切れるが、ハーフだとそうはいかない）<br>6～8月それぞれの月はサンプル数が少ないですが、これらをひとまとめにしてみても明らかに他の月よりAverageが遅いので、この季節はハーフを走らず大人しくしていた方がよいという事になりそうです。<br>逆に11～2月は快走できる可能性が高く、ここを狙って走ると記録が出るかもしれません。<br><br>レース本数の方は暑い時期に少ない以外は、割と満遍なく出ている印象です。<br>やや少ないのは2月,10月ですが、ハーフの数値だけを見ているとちょっと分析しにくいので、いずれレース本数の全体分析でもする場合に考えてみようと思います。</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12800320817.html</link>
<pubDate>Wed, 26 Apr 2023 14:24:41 +0900</pubDate>
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<title>【10K】月別分析</title>
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<![CDATA[ <p>ついついフルマラソンの分析が多くなってしまっていますが、今回は別の距離も見ていきたいと思います。<br>対象は10Kで、テーマは月別分析です。<br><br>＜全体データ＞<br>対象レース数 58本<br>対象期間 2012年4月～2022年3月<br>Average 35:56<br>Best 33:12（2020年1月）<br>Worst 39:24（2012年4月）<br><br>＜詳細データ＞<br>01月　レース数 8　Average 35:27<br>02月　レース数 3　Average 35:42<br>03月　レース数 3　Average 35:55<br>04月　レース数 7　Average 35:57<br>05月　レース数 4　Average 35:16<br>06月　レース数 7　Average 35:59<br>07月　レース数 1　Average 36:40<br>08月　レース数 3　Average 37:28<br>09月　レース数 8　Average 36:12<br>10月　レース数 3　Average 35:49<br>11月　レース数 5　Average 35:53<br>12月　レース数 6　Average 35:54<br><br>＜グラフ＞<br><a href="https://stat.ameba.jp/user_images/20230425/15/winter-1231/97/20/p/o0481028815275321304.png"><img alt="" height="251" src="https://stat.ameba.jp/user_images/20230425/15/winter-1231/97/20/p/o0481028815275321304.png" width="420"></a><br><br>まずレース本数についてですが、フルマラソンを走ることが多い2,3,5,10,11月は少な目で、それぞれの前後に多く走っています。<br>フル前の調整期間、フル後の一休み期間によく走っているという事がよく分かりますね。<br>7,8月は基本的にはお休み期間で、気まぐれでレースに出るだけですので、8月に3回走っていたのはむしろ驚きました。<br><br>次に各月の平均値を見ると、1,5月が速め、7～9月は遅め、その他の月は平均的という結果になっています。<br>7～9月に関しては苦手と言うよりも、絶対的に暑い為、妥当かなと思います。<br>（7月は1回のみの為、サンプルとして微妙ではあるものの、何本か走ってもそう変わらない気がします）<br>全体のWorstは4月ですが、これはまだ今の走力に至っていない時期で、その記録を除いた場合は8月がWorstになります。<br><br>1,5月はそれなりの本数に参加している上で、他の似たような気候の月と比べて速いので得意と言っても良いかと思います。<br>実際にBestが1月、2ndBestが5月です。<br><br>以上を踏まえると、「よく走る上に得意な1月」、「前年度シーズンの疲れが取れてスピードが出る5月」,「よく走るが今ひとつ調子の上がらない9月」といった辺りが10Kレースとしては特徴のある月でしょうか。<br><br>10Kは他の距離と比べれば時期を選ばないですが、記録を狙うなら個人的には1,5月に走るのが良さそうですね。</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12800187135.html</link>
<pubDate>Tue, 25 Apr 2023 15:39:45 +0900</pubDate>
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<title>【フルマラソン】小ネタ</title>
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<![CDATA[ <p>週末余裕がなく数日ぶりの更新です。</p><p>&nbsp;</p><p>本日は分析というよりも小ネタです。</p><p>私のフルマラソン全41回を細分化すると、内訳は以下の様になります。</p><p>　2:50台　12回</p><p>　2:40台　22回</p><p>　2:30台　7回</p><p>&nbsp;</p><p>2:50台、2:30台は回数的に出ていない「分」台があってもおかしくはないのですが、22回も出している2:40台にも実は出てこない「分」台があります。</p><p>&nbsp;</p><p>それはズバリ2:43台です。</p><p>2:42台も2:44台もあるし、その他の「分」は全て出した事があるのですが、これだけぽっかりと空いています。</p><p>（グロス、ネットどちらも）</p><p>&nbsp;</p><p>基本的には2:30台を狙っていくので、スタートの時から2:43台を狙うという事はもちろんありませんが、途中の経過で2:44を越えそうとなった時は何とか踏ん張って2:43台を出し、2:40～2:49までをコンプリートしたいですね。</p><p>&nbsp;</p><p>そして実はハーフの方でも同じような記録がありました。</p><p>「出していない度」で言うと、こっちの方がより上です。</p><p>ハーフは全68回出走で、全てが1:14台～1:29台の間です。</p><p>&nbsp;</p><p>この中で、たった一つだけ出していないタイムが1:20台です。</p><p>ちなみに19分台は11回、21分台は2回出ています。</p><p>これは何とか80分を切ろうとしている感があるので、この先もむしろ出さずに頑張っていきたいなと思います。</p><p>&nbsp;</p>
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<link>https://ameblo.jp/winter-1231/entry-12800044252.html</link>
<pubDate>Mon, 24 Apr 2023 14:58:55 +0900</pubDate>
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