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1. 나는 스피닝 바이크로 즈위프트 할거임

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왜냐하면 소음이 없어서 밤에 잠 안올때도 옆집에 피해안주고 탈 수 있음

그리고 가격이 쌈 ㅎㅎ 가성비!


2. 필요한 준비물은 다음과 같음

2-1 Ant 동글 리시버 1ea (30,000 krw)
2-2 속도/케이던스 센서 각 1ea (20,000krw x2)
2-3 스피닝 바이크 1ea (216,000krw)*
* 예전에 홈트한다고 사놓고 빨래걸이로 씀;
2-4 맥북, 아이폰, 아이패드 셋 중 아무거나 1ea
2-5 존나 큰 티비 1ea

• 문제가 하나 발생함 -> 스피닝 바이크 휠은 약 16인치다...
우리가 타는 일반 로드 자전거는 700c라 괴리가 발생...
파워 사기꾼이 될 수 있다...
이럴 땐 스피닝 바이크에 1) 파워미터를 달아주거나
2) 즈위프트 연결 초기에 스피닝바이크의 저항값을 조절하여
기어비, 케이던스 및 이에 따른 자신의 파워를 세팅해주자.

추가) 2-6 파워미터

근데 난 돈이 업ㅎ어서 시발 파워미터를 여기 달지 않고
2) 의 방법으로 갈거임.

2) 의 방법으로 간다면, 어떻게 실제 자신의 파워와 스피닝바이크로 측정되는 파워 근사치를 유사값으로 만드는가라는 문제를 해결해야
한다. 위에는 존나 간단하게 썼지만 사실 간단한 게 아니다.

그냥 쌩까고 파워 부자가 되자! 라고 할 수는 없다. 그렇게 내 스스로를 속이고 남들을 속이는 것은 도둑놈이다.

이 문제는 스트라바, 가민에 저장된 나의 케이던스, 파워, 심박수
와 속도 데이터로 다중회귀분석을 실행하여 해결할 수 있다.

회귀분석이 뭐냐고 묻는다면 너는 경제학을 모르는 문돌이거나 급식충일 것이다.

[출처 : 나무위기]
회귀분석(回歸分析)은 통계학에서 사용하는 자료 분석 방법 중 하나로, 간략히 표현해 여러 자료들 간의 관계성을 수학적으로 추정, 설명한다. 흔히들 통계학의 꽃이라고 한다. 그러나 그만큼 오해(?) 받고 있는 모델이기도 하다. 대표적으로, 회귀분석은 인과관계를 증명하는 방법이 아니라, 인과관계가 상정된 모델을 구현할 수 있는 것에 불과하다. 


자세한 건 2부에 이어서 쓰도록 한다.