自分なりの目的変数を作成する【重回帰分析で冷え痛みを予防する】

2023年5月11日2024年6月29日日進月歩

読了時間: 約3分36秒

Contents

1. 今年の私には重回帰分析がある!!
2. 気温や、1日の温度変化に関係あり？
3. 気温と痛みの関係
4. 著書のおしらせ
- 4.1. 共有:
- 4.2. 関連

今年の私には重回帰分析がある!!

気温と冷えからくる痛みの関連性を調べようと思い立った時には、
どういう手法で規則性を見つけるのか考えていなかったのですが、
結果的には、目的変数を作り、重回帰分析を行って回帰方程式を求めました。

気温や、1日の温度変化に関係あり？

3月中旬以降になると、体感温度が上がってくるので、
エアコンを使うことが減ってくるのですが、

昼夜や1日の寒暖差が激しいことに加え、実はまだ20度以下のことが多く、
本当はまだ寒い時期なんですよね。

気温の変化に体がついていけなくて起こる不調であることは予想していたので、
その仮定が正しいのかどうかを確かめるべく、
気象庁から、1年間のデータをもらってきました。

1日の最高気温から最低気温を引いて、温度変化を求め、
1日の平均気温、最高気温、最低気温を1年分並べ、
さらに薬を飲んだり、痛みがあった日も並べてみました。

気温と痛みの関係

すると、やっぱりエアコンを使わなくても過ごせる時期に薬を飲む傾向があると分かりました。

また、気温が低くても痛くない時もあります。
これは室温が一定に保たれているのと、寒い（冷やす）のが分かっていて、対策をしているからだろうと思います。

1日の気温差が激しいと冷えるのでは？と思いましたが、
3℃ぐらいしか違わない日（季節は問わない）でも、痛みが起こっている日もあります。

総じて、平均気温、最高気温、最低気温が、20℃を下回っていると、調子が悪いようです。
また、エアコンを使っている時期は、痛みが出にくいので、
気温が、エアコンの設定温度と体温の差よりも大きいとき、痛みが出るおそれがあることになります。

そこで、エアコンの設定温度をチェックしてみました。
暖房は、24.5℃、冷房は27℃でした。

私の平熱が36.5℃ですので、
暖房の時は体温と12℃差があり、冷房の時は体温と9.5℃差があることが分かりました。

気温（室温）と体温の差が11℃以上あると痛みが出るのでは？と思い、
項目と点数を作って計算し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。

『重回帰分析を知った30日後、競馬予想デビューしてみた。』

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。