その日の危険率は、最高気温・最低気温にかかっている?!【重回帰分析で冷え痛みを予防する】

2023年5月13日日進月歩

読了時間: 約2分19秒

Contents

1. 危険率の回帰方程式を求めた
2. 一日の平均気温を求めたい！
3. 一日の平均気温の回帰方程式を求めた
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危険率の回帰方程式を求めた

1日の平均気温・最高気温・最低気温・寒暖差の4項目を説明変数とし、
4項目をもとにした評価（危険率）を目的変数とした1年分のデータについて重回帰分析を行いました。

Lukia

1年分のデータは気象庁からもらってきて、Googleスプレッドシートでまとめ、
重回帰分析は、『XLMiner Analysis ToolPak』というアドオンを使っています。

ところが、寄与率が出ませんでした。

このままだと、回帰方程式が信用できるものかどうかを判断できないので、
4項目それぞれと危険率との相関係数を取ってみました。

すると、寒暖差と危険率に強い相関性があるとはいえないことがわかりました。

あらためて、平均気温・最低気温・最低気温の3項目と危険率で重回帰分析を行うと、
今度は高い寄与率が出ました。

寄与率が高いからでしょうが、
回帰方程式で求めた目的変数も、元の目的変数とほぼ誤差レベルの値でした。

危険率を\( \ \mathrm{D} \ \)とし、
1日の最高気温を\( \ x_1 \ \),
1日の最低気温を\( \ x_2 \ \),
1日の平均気温を\( \ x_3 \ \) とする。

求める回帰方程式は、

\( \ \mathrm{D}=88.0481+1.4867x_1-3.2864x_2-1.0522x_3 \ \)

一日の平均気温を求めたい！

重回帰分析をして、危険率の回帰方程式を求めたことで、
その日の平均気温・最高気温・最低気温の予想値があれば、
その日の危険率を計算できるところまできたのですが、
新たな問題が。

天気予報のサービスを行うサイトやアプリは、
その日の最高気温や最低気温については予想してくれるのですが、
さすがに、1日の平均気温まで予想するとか、情報を取得しやすくしているところはないのです。

正確な危険率を求めたいなら、毎週、気象庁ホームページに予想データを取りに行くなど、
何かしらの手間をかける必要があります。

Lukia

でも、それ、週一回でもめんどくさい。

一日の平均気温の回帰方程式を求めた

試しに、その日の最高気温と最低気温の平均を求めてみましたが、
そんな単純な値でもないようです。

合う日もあるし、合わない日もありました。
決まった時間に計測した数回の気温の平均のようなので、
日中の温度変化が激しかったら、最高気温と最低気温の平均にはおさまらないことになりますよね。

そこで、平年の最高気温、最低気温を説明変数、
平均気温を目的変数として重回帰分析を行い、回帰方程式を求めました。

1日の平均気温を\( \ x_3 \ \) とし、
1日の最高気温を\( \ x_1 \ \),
1日の最低気温を\( \ x_2 \ \)　とする。

求める回帰方程式は、

\( \ x_3=-1.274+0.5959x_1+0.4112x_2 \ \)

これにより、平均気温の回帰方程式が求まったので、
予想最高気温と予想最低気温さえわかれば、平均気温も求められるようになりました。

さらにこの平均気温・最高気温・最低気温を元の回帰法程式に代入すれば、
その日私がお腹を冷やす危険率が求まるようになりました。

私のお腹冷え対策は、その日の予想最高気温と予想最低気温がカギとなったわけです。