回帰方程式がウィジェットに！【重回帰分析で冷え痛みを予防する】

2023年5月14日2024年6月29日日進月歩

回帰方程式を統合する

重回帰分析によって、
（お腹を冷やす）危険率を求める回帰方程式と、
一日の平均気温を求める回帰方程式を求めました。

しかし、もっと簡単にしたい。
この二つの回帰方程式は、その日の最高気温と最低気温を用いて、二段階で計算するようになっていたので、
一つの回帰方程式にまとめることにしました。

スマホに自動表示してくれない？

回帰方程式を求めたことで、その日の予想最高気温と予想最低気温がわかれば、危険率がわかるようになったのですが、どんどん欲がわいてくるもんです。

スマホに危険率が自動表示されるようにならないかなぁ。と。

スプレッドシートに最高気温と最低気温を入力すれば危険率を求められるのですが、
最高気温と最低気温を調べ、
スプレッドシートを入力する。というのがめんどくさい。

そこで、ChatGPTに相談してみたら、
ウィジェット作成アプリ『KWGT Kustom Widget Maker』を勧められ、
四苦八苦したけれど、我ながら満足のいくスマホ用のウィジェットが作成できました。

KWGTでやったこと。

KWGTというのは、おそらくKustom WidGeT の略で、
KLWP というのもあります。こちらは、LiveWallPaper、ライブ壁紙が作成できるアプリのようです。

KWGTをスマホにインストールして、
画面で「ウィジェット」を選択し、作成したい大きさを決めます。
仮ウィジェットをタップすると、編集画面が起動するので、
「テキスト」パーツを追加して、そこに回帰方程式を入力すれば、ほぼ完成です。

KWGT内には、「天気」という項目があり、天気データのソースが選択できます。
私は、OpenWeatherMap を選択しています。


ちなみに、KWGTは、アプリ自体の日本語化は可能です。
ですから、操作に戸惑うことはありません。

しかし、テキストフォーム内に直接日本語を入力することができません。
（英数字入力しかできないと思っておいたほうがいいです）

今回もウィジェットを作成するにあたり、
「今日（の危険率）」「明日（の危険率）」などを入力・表示させたかったのですが、
直接入力ができなかったので、
日本語入力ができるアプリ（メールとかラインとか、検索窓とかなんでもいい）でテキスト入力をしておいて、
それをコピペする。という間接的な入力で問題を解決しました。

「なんとなく」が根拠に変わった

年々体に無理が利かなくなっているとは思っていましたが、あらためてデータを使って分析してみると、
「たまたまかも？」とか「なんとなくこの時期は…」なんて曖昧だったものが、
根拠のある事実・現実になりました。

加齢により、体温調節機能がうまくはたらかなくなってきているようです。

昨年の今頃は、まだ、多変量解析の勉強をしていなかったので、今回のような回帰方程式を求めたりはできなかったのですが、将来の自分に期待して、痛みと服薬の記録を取っておいたのがよかったのだと思います。

実際、重回帰分析を知って、気温と痛みの関連性を導き出せたわけですからね。

あらためて数値で見てみると、
3月中旬から4月いっぱいは、まだまだ寒く、
温度変化も著しいので、体には厳しい時期ということがわかります。

「春は名のみの〜♪」って歌がありますが、まさにそのとおり。

「春」とか「ぽかぽか」とか「3月だから」「4月だから」などと、
暖かそうなのはイメージだけなんです。

日差しが強くなってきますが、風のある日はまだまだ寒いのが3月中旬から5月上旬の実状なのかもしれません。

昨年末、なんとなく多変量解析の勉強を始め、
ひとまず重回帰分析までできるようになったのですが、
いまひとつ、活用できずにいました。

何にどう役立てたもんか。と思っていましたが、
まさか体調管理に役立つとは。

興味・関心を持ったら、何でもやってみるもんですね。

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。

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