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】
日進月歩

読了時間: 約2分19秒
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。

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。
重回帰分析は、『XLMiner Analysis ToolPak』というアドオンを使っています。
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、
\( \ \mathrm{D}=88.0481+1.4867x_1-3.2864x_2-1.0522x_3 \ \)
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。

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

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。
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