ダイエット食事

最近、「最強の食事」という書籍に出会った。そこで推奨されていた、飲み物をここ一か月くらい続けている。効果をレビューしようと思う。

どんな飲み物か?

それは、下記のレシピで作られるコーヒー、またはココアである。

・優良マーク入りコーヒー、またはココア

・バター

・MCTオイル

朝食として、このドリンクを飲むだけである。

なんでも、太る原因は、摂取した質の低い(=エネルギー消費されにくい)油にあるということである。質の低いとは、化学式において、鎖が短い油のことである。逆に、鎖が長い油は、エネルギーになりやすいので積極的に摂取するべきであるとのことである。この油は、空腹感を感じにくくするという効果もある。

また、鎖の長い油は、脳の主構成要素のため、脳の健全な形成につながるので、IQが向上するということである。バターとMCTを取るというのは、これらのためである。

このエネルギーが消費されやすく、空腹感を感じにくくなり、思考力が改善するというサイクルにより、体は引き締まり、日々の活動のパフォーマンスが向上する ⇒ 最強の食事 という内容であった。

効果は?

まず、MCTオイルとバター入りコーヒーやココアだけで、午前中、空腹感を感じることなく業務にあたることができている。

次に、仕事のパフォーマンスといえば、頭が妙にすっきりした感じがある。また、鎖の短い油( スナック菓子、マーガリンetc )は食べなくなったことで、痩せた。

困ったのは、筋トレをするときにエネルギー切れを起こしてしまうことである。そこで、上質なタンパク質を摂取して栄養を取った後にトレーニングを行うようにしている。

運動嫌いで、普段の生活の中でスマートになりたい人は、この「MCTオイル&バター入りコーヒー、またはココア」を作ってみたらどうであろうか?

注意

下記は控えましょう

・スナック菓子やマーガリンを取るのはやめましょう。太ります。

・コーヒーやココアは、必ず優良品を選びましょう。

 そうじゃないものは、カビが入っており、体中に炎症を起こすそうです。

 それにより、思考や血流が乱れ、パフォーマンスが落ちるそうです。

・筋トレや運動をする人は、必ず、タンパク質や炭水化物を取りましょう。

 ガス切れを起こし、トレーニングができなくなります。

Excelによる回帰分析の方法②~相関係数の出し方~

前々回、「Ecelによる回帰分析の方法」として、グラフから簡単な傾向をExcelで読むとる方法を紹介した。その時、「やり方が正しいのであって、答えが正しいかどうかは別である」と述べ、回帰分析を使う際の注意点を述べた。今回は、相関係数を出力して、その値から回帰分析をする価値があるかどうかを判断する方法を紹介する。傾向を調べようとしているデータ間に相関があるといえれば、回帰分析によって得られたグラフも、一定の信頼性があると考えるからである。さすれば、「回帰分析によって得られた関数なんぞ、信用できねーよ!」などという輩にも科学的に釘をさすことができるし、自分も無駄な分析をしなくてすむ。是非、習得して有益な分析をできるようにしましょう。

相関係数とは?

データ間の相関の強さを表す量です。0~1の間の数で、1に近づくほど相関が強いことになります。

数学では、0.7以上を明確に相関度があるという指標にしております。よって、相関を調べたいデータがあった場合、まず、相関係数が0.7以上あるかどうかを見て、回帰分析をしてみてください。

Excelで相関係数を出力する方法とは?

まず、準備としてExcelの「分析ツール」を使えるようにする必要がある。下記の手順に従って、設定しましょう。

「ファイル」→「オプション」→「アドイン」→「分析ツール」→「OK」

以上により、Excel上で「分析ツール」が使えるようになる。早速、リボン上の「データ」→「データ分析」→「相関」→「OK」を押して、下図のようなコマンドが出ることを確認しましょう。

例えば、以前示した、下記のデータの相関係数を出力させてみます。

先ほどの手順で、「相関」を「OK」すると上図の右側のようなコマンドが出ます。その入力範囲に、データの数値の箇所のみドラッグして入れてください。すると、下記のようなデータが出力されます。

上図の0.77796というのが、データ間の相関係数です。0.7以上なので有意な相関があるといえます。上図の列1と列1は、最大輝度のデータ同士の相関係数です。同じ値を比較しているので、1がでるのは当たり前です。列2と列2は、価格[円]のデータ同士を比較しているので同じく1が出て当然です。

このようにして、回帰分析するかどうか、したものが信頼できるものかどうか心配な場合は、是非、相関係数を出力してみて下さい。そして、0.7以上なら、数学的に意味のあるデータとして自信をもって使ってください。

なお、この後、欲しい量とその他複数のデータの間で回帰分析を行う、「重回帰分析」を紹介します。その際、鍵となるのが、複数のデータの選び方です。このとき、使用する方法こそが、「相関」です。是非、物にしてください。

まとめ

・回帰分析するデータの信頼性が心配ならば、データ間の相関を調べましょう。

・相関は、Excelのデータ分析を使って、相関係数にて判定しましょう。

・相関係数≧0.7 かどうかが重要です。

・重回帰分析の際の、パラメータの選定は、相関係数の良い順に行うので、ここでモノにしましょう。

学ぶとき、作るときに言ってはならない言葉

勉強するとき、創造するときに言ってはならない言葉がある。それは「難しい」である。

難しいという言葉は、何か困難にぶち当たったときに口にする。

しかし、勉強しているときや、物を作るときに、それは言ってはならない。

なぜなら、「難しい」と口にすることを一つの答えにしてしまい、分析や前進が止まってしまうからである。また、難しさを理解したところで有益なことは何もない。むしろ、恐怖心をもってしまい、何度学習しても身につかなくなる。以下、数学問題、議論、物作りにおいて、「難しい」と言いそうになった場合の、私の試みをあげる。

数学の問題と考えてみる。

まず、最終的に問われている「〇〇を求めよ」を知る。ここで、難しいと分かったところで、何も得られることはない。ゴールが分かったら、そこに向かうために何が必要か分析をするのである。分析とは、必要と思われる要素を書き出し、一つ一つ点検する作業である。樹形図をイメージするとよい。

要素の書き出しは、如何に多くの問題に触れたかが鍵となる。よって、何かの試験に臨むものは、多くの問題に触れ、「引き出し」を沢山身に着けることが肝要である。

また、処理能力を高めるために、「計算力」と「判断力」を養うこと大事である。

計算力とは、四則演算、微分積分、因数分解、そろばん、暗算etc

判断力とは、「〇か✖かを、ある基準で判定すること」である。ある基準は、自分で定める。この能力は、自分で何かを決める意識や癖を持つだけで日々養える。

これらは、筋トレと同じく、やればやっただけ身につく。

二つ目の例として、「議論」をあげる。これは、議題に対して、意見を言い合い、二項対立を探す。そして、それについて意見を言い合い、感情的でなく客観的な判断を積み重ねて、結論を導く。

この時、AとBという対立意見があったときに、Aの主張者が、Bの主張者にその欠点を指摘されて「難しい」と言ってしまったら、どうなるであろうか?それは、Aという主張は、Bの主張者の突っ込みへの解がないことを意味する。

議論なれしている者ならば、その欠点を保留にしつつ、すかさずBの主張の欠点も述べ、欠点の多少、欠点の質を列挙しあう方向に誘導し、直近の問題に対して数と質のどれで対応するかを判断するように議論を導くであろう。こうしなければ、Aの主張は消えてしまうからである。

最後に、エンジニアとして物を作るときのことをあげる。設計という仕事は、楽しい反面、孤独で責任の重い仕事である。特に機構設計の仕事は、回路設計、ソフト設計に比べて、要求事項も、時間もお金も莫大にかかり、社会的責任の重さも比較にならないほど重たい仕事である。

開発の上流下流の不具合、社会情勢、販売戦略に伴う急な設計変更など日常茶飯事である。「難しい」議題しかないのである。こうしたとき、難しいと言っているだけでは、何も生まれない。まずは、冷静に、その場でできることを列挙するのである。ネットで調べてもよい、書籍から引っ張てきてもよい、開発メンバーでもよい、とにかく出来る方法をあげるのである。

このとき、よくコストや日程が成り立ってないなら、✖ と頭ごなしに言う人がいるが、そんな意見は、たとえ上司でも真に受けてはいけない。コストや日程が成り立つ方法が思いつくなら、とっくに提示しているからである。それがその時間で導いた答え(限界)なのである。

✖といって、日程をくれるのなら再考する。くれないなら、お金と日程を犠牲にしてでもやるしかない。製品において、品質悪が最もよくないことだからである。

以上、「難しい」という言葉の無意味さと、問題・議論・物作りの現場でそう言いたくなる状況を仮想し、私がどのように日常立ち向かっているかを述べた。参考にするとともに、何かアドバイスがあれば、連絡いただきたい。

まとめ

・学びと創造の場では、「難しい」という言葉は、無意味である。

・難しいと言いたくなったら、なぜ難しいのか考え、書き出しましょう。

・書き出した項目について、考えられる解を考えましょう。