ストレッチは本来、身体の柔軟性を高めるためのものですが、痩せやすい体質を作る方法としても効果的であることをご存知でしょうか。ストレッチを続けて身体のコンディションを整えていくと、スッキリしたお腹まわり、美しいくびれを手に入れやすくなる可能性があります。 今回の記事では、「お腹まわりのラインを整えたい」という方に向けて、お腹痩せストレッチを行うメリット、意識しておきたいポイント、具体的なストレッチの手順などを紹介します。 お腹痩せストレッチをするメリットとは?
2019年1月7日 腰がキュッとくびれていると、それだけでスタイルが良く見えますよね。 しかし、実際には太っているわけではないのに、くびれがなくいために痩せて見えない・・・というお悩みを持つ方もいらっしゃるはず。 そして、くびれを作るための運動というと、筋トレなどの時間や労力を必要とする運動のイメージがあり、運動をするための時間が取れない、疲れて家に帰ることが多いというかたは、なかなか始めにくいですよね。 ですがそうは言っても、デートの約束などがあって、できるだけ早い期間で効果の出る方法が知りたいという方も多いはず。 実は、くびれたウエストラインを手に入れるには、きつい筋トレだけでなく、簡単にできるストレッチでの運動も効果的なんです。 そこで本記事では、ストレッチで、短い期間でくびれが作れる方法をご紹介します。 くびれはストレッチで作れるのか? ストレッチと聞くと、身体が硬い方が柔軟性を高めるためにお風呂上がりに行ったり、運動前の柔軟のイメージがあり、本当にくびれを作ることができるのか?と心配になりますよね。 しかし意外にも、ストレッチでくびれを作ることは可能なんです。 ウエスト周りが寸胴のようになってしまう要因の一つは、お腹周りの筋肉が固まってしまうことです。 筋肉が固まることから、ウエスト周りに老廃物や脂肪が溜まってしまい、脂肪が肥大化してしまい、硬く、落ちにくい脂肪になってしまうのです。 また、筋肉が固まってしまう原因は、筋肉を使えていないためです。 そのため、ウエスト周りの筋力が低下して、その結果代謝が下がってしまい、より脂肪を溜め込みやすい身体になってしまうというデメリットもあります。 なので、ウエスト周りの筋肉を意識して刺激することで、代謝を保つ効果や、老廃物を流れやすくして、脂肪を落としやすくするという効果が期待できます。 しかし、仕事などで忙しいと、なかなか運動のための時間を取ることができませんよね。 そこで次の章では、短い隙間時間で簡単にできるストレッチ方法をご紹介していきます。 くびれを作る方法!ストレッチで短期間でウエストを細くするやり方! ここからは、具体的に簡単にできるストレッチ方法をご紹介していきます。 ①床に仰向けで横になります。 ②右足を膝が90度になるように曲げて、そのまま足を、太ももが床と垂直になるように持ち上げます。 ③そのまま、右足を左足側の床につくように倒し、左手で右膝を抑えます。 ④右肩が床から離れないようにして、顔を右に向けます。 ⑤この体勢を10秒キープします。 ⑥反対側も同じように行います。 ⑦交互に3セットを目安に行いましょう。 このストレッチを行う時に気をつけてほしいことは、ウエスト周りを意識することと、顔を向ける側の肩を床から離さないように意識するということです。 特に肩は、離れてしまうと効果が低減してしまうので、離れてしまわないように気をつけましょう。 では、具体的な方法はわかりましたが、どの時間帯で行うのが一番効果があるのか、気になりますよね。 次の章では、ストレッチを行うのにより効果的な時間帯についてご紹介していきます。 くびれを作るストレッチをやるべき時間帯は?
ストレッチを行う上で、おすすめのタイミングはお風呂上がりです。 特にお風呂上がりは、身体が温まっている状態であり、筋肉伸びやすくなっているため、この時間帯にストレッチをすると、身体の柔軟性も高まって、痩せやすい身体になるというメリットがあります。 また、夜寝る前や朝起きた時などに行うのも、効果的です。 時に朝は、朝食前に運動を行うと、一日の脂肪燃焼効果が高まります。 さらに、ストレッチを行うことで、すっきりとした目覚めとなるため、仕事などの作業効率が高まります。 そして寝る前に行う場合では、ストレッチにはリラックス効果も期待できるため、そのままリラックスしてぐっすり眠ることができるというメリットもあります。 ですが、ストレッチにおいて特に重要なのは、継続するということですので、絶対に上記のタイミングではないといけないと考える必要はありません。 ベッドでも、床の上でも、どこでもできる運動のため、継続して行えるように、自分に合うタイミングで行なってみてください。 くびれをストレッチで作ることのメリット! くびれをストレッチによって作るメリットはいくつかあります。 まず1つめはリバウンドがないことです! 無理な筋トレや運動、食事制限で作ったくびれはリバウンドするおそれがあります。 なぜなら、自分のできる範囲外でのダイエットだったからです。 くびれを作ることを達成してしまうと満足してついつい食べ過ぎたり、運動を怠ったりして、リバウンドしてまた太ってしまうことが珍しくありません。 その点、ストレッチは無理な運動でも食事制限でもないのでリバウンドする危険性がないのです! ストレッチでくびれを作るメリットの2つめは綺麗なくびれが作れることです! ダイエットをして痩せて自然にできたくびれは、意外とバランスが悪く片方が細くても片方がふとかったりします。 その原因は骨盤のずれだったり、日常で右利きの方は右に筋肉がつきやすかったりとバランスを取るのが難しいからです。 せっかくくびれができたとしても左右対称ではなく傾いていたら恥ずかしいですし、好きな洋服をきても体のバランスが傾いて見えて不格好に見えてしまいます。 その点、ストレッチなら左右均等にくびれを形成することができるので、結果的にきれいなくびれを作ることができます! 太い方を重点的にストレッチをしていきましょう♪ ストレッチによるくびれをつくるメリットその3は効果が出るのがはやいことです!
1 \end{align*} したがって、回帰直線の傾き $a$ は 1. 1 と求まりました ステップ 6:y 切片を求める 最後に、回帰直線の y 切片 $b$ を求めます。ステップ 1 で求めた平均値 $\overline{x}, \, \overline{y}$ と、ステップ 5 で求めた傾き $a$ を、回帰直線を求める公式に代入します。 \begin{align*} b &= \overline{y} - a\overline{x} \\[5pt] &= 72 - 1. 最小二乗法とは？公式の導出をわかりやすく高校数学を用いて解説！【平方完成の方法アリ】 | 遊ぶ数学. 1 \times 70 \\[5pt] &= -5. 0 \end{align*} よって、回帰直線の y 切片 $b$ は -5. 0(単位:点)と求まりました。 最後に、傾きと切片をまとめて書くと、次のようになります。 \[ y = 1. 1 x - 5. 0 \] これで最小二乗法に基づく回帰直線を求めることができました。 散布図に、いま求めた回帰直線を書き加えると、次の図のようになります。 最小二乗法による回帰直線を書き加えた散布図
最小二乗法と回帰分析との違いは何でしょうか?それについてと最小二乗法の概要を分かり易く図解しています。また、最小二乗法は会計でも使われていて、簡単に会社の固定費の計算ができ、それについても図解しています。 最小二乗法と回帰分析の違い、最小二乗法で会社の固定費の簡単な求め方 (動画時間:6:38) 最小二乗法と回帰分析の違い こんにちは、リーンシグマ、ブラックベルトのマイク根上です。 今日はこちらのコメントからです。 リクエストというよりか回帰分析と最小二乗法の 関係性についてのコメントを頂きました。 みかんさん、コメントありがとうございました。 回帰分析の詳細は以前シリーズで動画を作りました。 ⇒ 「回帰分析をエクセルの散布図でわかりやすく説明します!【回帰分析シリーズ1】」 今日は回帰直線の計算に使われる最小二乗法の概念と、 記事の後半に最小二乗法を使って会社の固定費を 簡単に計算できる事をご紹介します。 まず、最小二乗法と回帰分析はよく一緒に語られたり、 同じ様に言われる事が多いです。 その違いは何でしょうか?
距離の合計値が最小であれば、なんとなくそれっぽくなりそうですよね! 「距離を求めたい」…これはデータの分析で扱う"分散"の記事にも出てきましたね。 距離を求めるときは、 絶対値を用いる方法 2乗する方法 この2つがありました。 今回利用するのは、 「2乗する」 方法です。 (距離の合計の 最小 値を 二乗 することで求めるから、 「 最小二乗 法」 と言います。 手順2【距離を求める】 ここでは実際に距離を数式にしていきましょう。 具体的な例で考えていきたいので、ためしに $1$ 個目の点について見ていきましょう。 ※左の点の座標から順に $( \ x_i \, \ y_i \)$( $1≦i≦10$ )と定めます。 データの点の座標はもちろ $( \ x_1 \, \ y_1 \)$ です。 また、$x$ 座標が $x_1$ である直線上の点(図のオレンジの点)は、 $y=ax+b$ に $x=x_1$ を代入して、$y=ax_1+b$ となるので、$$(x_1, ax_1+b)$$と表すことができます。 座標がわかったので、距離を2乗することで出していきます。 $$距離=\{y_1-(ax_1+b)\}^2$$ さて、ここで今回求めたかったのは、 「すべての点と直線との距離」であることに着目すると、 この操作を $i=2, 3, 4, …, 10$ に対しても 繰り返し行えばいい ことになります。 そして、それらをすべて足せばよいですね! ですから、今回最小にしたい式は、 \begin{align}\{y_1-(ax_1+b)\}^2+\{y_2-(ax_2+b)\}^2+…+\{y_{10}-(ax_{10}+b)\}^2\end{align} ※この数式は横にスクロールできます。(スマホでご覧の方対象。) になります。 さあ、いよいよ次のステップで 「平方完成」 を利用していきますよ! 回帰分析の目的｜最小二乗法から回帰直線を求める方法. 手順3【平方完成をする】 早速平方完成していきたいのですが、ここで皆さん、こういう疑問が出てきませんか? 変数が2つ (今回の場合 $a, b$)あるのにどうやって平方完成すればいいんだ…? 大丈夫。 変数がたくさんあるときの鉄則を今から紹介します。 1つの変数のみ変数 としてみて、それ以外の変数は 定数扱い とする! これは「やり方その $1$ (偏微分)」でも少し触れたのですが、 まず $a$ を変数としてみる… $a$ についての2次式になるから、その式を平方完成 つぎに $b$ を変数としてみる… $b$ についての2次式になるから、その式を平方完成 このようにすれば問題なく平方完成が行えます!
大学1,2年程度のレベルの内容なので,もし高校数学が怪しいようであれば,統計検定3級からの挑戦を検討しても良いでしょう. なお,本書については,以下の記事で書評としてまとめています.
例えば,「気温」と「アイスの売り上げ」のような相関のある2つのデータを考えるとき,集めたデータを 散布図 を描いて視覚的に考えることはよくありますね. 「気温」と「アイスの売り上げ」の場合には,散布図から分かりやすく「気温が高いほどアイスの売り上げが良い(正の相関がある)」ことは見てとれます. しかし,必ずしも散布図を見てすぐに相関が分かるとは限りません. そこで,相関を散布図の上に視覚的に表現するための方法として, 回帰分析 という方法があります. 回帰分析を用いると,2つのデータの相関関係をグラフとして視覚的に捉えることができ,相関関係を捉えやすくなります. 回帰分析の中で最も基本的なものに, 回帰直線 を描くための 最小二乗法 があります. この記事では, 最小二乗法 の考え方を説明し, 回帰直線 を求めます. 回帰分析の目的 あるテストを受けた8人の生徒について,勉強時間$x$とテストの成績$y$が以下の表のようになったとしましょう. これを$xy$平面上にプロットすると下図のようになります. このように, 2つのデータの組$(x, y)$を$xy$平面上にプロットした図を 散布図 といい,原因となる$x$を 説明変数 ,その結果となる$y$を 目的変数 などといいます. さて,この散布図を見たとき,データはなんとなく右上がりになっているように見えるので,このデータを直線で表すなら下図のようになるでしょうか. この直線のように, 「散布図にプロットされたデータをそれっぽい直線や曲線で表したい」というのが回帰分析の目的です. 回帰分析でデータを表現する線は必ずしも直線とは限らず,曲線であることもあります が,ともかく回帰分析は「それっぽい線」を見つける方法の総称のことをいいます. 最小二乗法 回帰分析のための1つの方法として 最小二乗法 があります. 最小二乗法の考え方 回帰分析で求めたい「それっぽい線」としては,曲線よりも直線の方が考えやすいと考えることは自然なことでしょう. このときの「それっぽい直線」を 回帰直線(regression line) といい,回帰直線を求める考え方の1つに 最小二乗法 があります. 当然のことながら,全ての点から離れた例えば下図のような直線は「それっぽい」とは言い難いですね. こう考えると, どの点からもそれなりに近い直線を回帰直線と言いたくなりますね.