重回帰分析で冷え痛みを予防する【重回帰分析で冷え痛みを予防する】
なんとなくわかってはいたけれど。
ここ数年、春と秋のエアコンを使わない時期にお腹を冷やすことが多いなぁ。と感じていました。
最初の頃は、（たまたま、お腹を冷やしたんだろう）と思って、記録を取っていなかったのですが、
（あれ、なんか、去年の今頃も、お腹痛くなかったっけ・・・）というように、
不定期ながら、お腹が冷えて痛い。と感じる回数が、年々増えてきたのです。
いよいよ昨年あたりからは、思い返したことを思い返すことが増えたので、
どうやらお腹が冷えて痛くなるのは、「たまたま」ではなく、規則性がありそう。と思い始めました。
服薬記録より痛み記録が必要。
そこで、まずは、鎮痛剤を飲んだ日の記録をつけるようにしました。
一年記録を取ってみると、冷えて痛みを感じる日が確実にあることがわかりました。
しかし、鎮痛剤を飲んだ日数はさほど多くはないこともわかりました。
Lukia
振り返ってみると、痛みを感じたら、必ず鎮痛剤を飲むわけではなく、
からだを温めたりして、痛みをコントロールしている場合もあることに気が付きました。
ということは、「鎮痛剤を飲むほどではないが、痛みがあった日」も記録しないと、
正確な把握はできないことになります。
冷えブロックが重要
鎮痛剤を飲んで痛みをコントロールすることも大切ですが、
そもそも 冷やさない工夫ができれば、よりQOL を上げることができるのではないかと考えるようになりました。
ちなみに、鎮痛剤は、痛くなりそうだな。と思ったらすぐに飲むようにしています。
以前は、どうしても痛い時に鎮痛剤を飲むようにしていたのですが、
これだと、痛み物質が出切ってしまった状態なので、そこから鎮痛剤を飲んでも効果が得られないそうなのです。
また、鎮痛剤の種類によって、効果を発揮するまでにかかる時間にばらつきがある。ということも知りました。
Lukia
鎮痛剤は、体にとっては異物なので、飲み続けるのは望ましいことではありません。
しかし、痛みが発生すれば、それをコントロールし、活動の量や質を下げないことが重要です。
とはいえ、薬を飲んだら必ず痛みをコントロールできるかというとそういうわけでもありません。
以下のようなパターンの日もあります。
鎮痛剤を飲んでも、痛みがなかなかおさまらない
↓
薬の成分と痛みを紛らわすため昼間寝てしまう
↓
その日のうちにやりたかったことがこなせない
&
そこそこ長い時間昼寝をしてしまったからか、夜眠れない
↓
しょんぼりしながら一日を振り返る
こんな日が数日続くと、本当に気が滅入ってしまいます。
ですから、痛みが発生してしまってから対処するのではなく、
そもそも、時期を特定し、痛みが発生しそうな要因をつきとめ、冷やさない工夫をすることができれば、
もっと、快適に過ごせる日数が増えるのではないか？ と考えるようになりました。
そこで、この一年間、鎮痛剤を飲んだ日の記録と、
ここひと月ほどの鎮痛剤の服用の有無を問わず、痛みが出た日の記録をもとにして、
気温と、冷えについて、どんな法則性があるのかを調べてみることにしました。
著書のおしらせ
2023年7月11日に 『重回帰分析を知った30日後、競馬予想デビューしてみた。』 をKDP出版いたしました。
この本は、「重回帰分析」を学んだ段階で、
実生活にいろいろと活かせた私自身の体験や感動から生まれた本です。
多くの専門家は、さまざまな「多変量解析」の手法を紹介・解説して一冊の本にまとめあげていますが、
私の本で扱うのは、多変量解析の初歩にあたる「重回帰分析」に限定しています。
ですから、将来専門家を目指すような方には、不足が多いと思います。
しかし、「重回帰分析」を学んだだけでも、
学んだ人のニーズに合わせて、さまざまな「予測」が可能になります。
この体験が、さらに「多変量解析」そのものへの興味・関心を深め、
データ分析を通じて、論理的に最適解を求める姿勢が育めると考えています。
著作としては拙い部分もあるのですが、
「多変量解析の入門書」の入門書のような位置づけとしてお読みいただければ幸いです。
あなたには、以下のような体験はありませんか。
「長年の経験やカンからまちがいはないものの、根拠としては弱いような気がして、強く主張できなかった」
「法則性や傾向があることはわかっているけれど、要因が複数あるため、どれが決め手になるのかつかみ切れず、もやもやした」
「自分や他者が決断を下すとき、現実味のある数値を用いて、その先に起こることが示されていれば、積極的にスピーディーに決断できるのにとじれったい思いをした」これらのお悩み、「多変量解析」で解決できるかもしれません。
本書では、「多変量解析」の中でも「予測」のデータ分析手法である「単回帰分析」と「重回帰分析」を御紹介します。
しかも、Googleスプレッドシートとアドオン「XLMiner Analysis ToolPak」を用いますので、
未経験の方、専門外の方でも簡単に重回帰分析が行えます。本書は、「多変量解析の入門書」の入門書のような位置づけをめざしていますので、
以下のようなことに力を入れています。
重回帰分析を行うにあたり、どんな種類のデータを用いるべきかをていねいに示す。
単回帰分析について数学的な解説（紹介レベル）
架空の4人家族の話を通じて、回帰分析の理解やアドオンのすごさをお伝えする。
著者 新が 重回帰分析を競馬予想に用いた体験や反省点を示す。私自身は、重回帰分析を独習するのに30日かかりましたが、
この本は、私が独習するにあたり、
（こんな本があったらもう少し早く重回帰分析デビューできたのに）と思って書きました。ですから、本書には、読後数時間で重回帰分析デビューできるように、知っておくべき事柄を盛り込んでいます。
全ての事象には 原因や要因、きっかけとよばれることがらがあり、
また導かれた結果には複数の要因がからんでいることがあります。重回帰分析を行うことによって、ある条件を満たした数値によって表された「要因と思われるもの」と、「結果となるもの」の間の関係性の有無やその程度が明らかにできます。
原因と結果は、どんな人の人生にも生活にも必ず存在するものです。
「データ分析なんて、自分の人生に関わりがないだろう」と思っていらっしゃるあなたにこそ読んでほしいと思います。
以下の記事一覧に他のボリュームのブログカードを載せています。
途中のボリュームからお読みになった方はこちらからどうぞ。
https://makelemonadejp.com/horse-racing-forecasting-with-mul...共有:
プロフィール