寝苦しい熱帯夜……快適に眠る方法はあるの? 【目次】 真夏の寝室環境は? 室温26℃、湿度50~60%が最適 就寝時の体温を下げれば熱帯夜でも深い眠りを得やすい 睡眠の目的の一つは脳のクールダウン!
全米で話題沸騰中の21の睡眠メソッドを集約した、 『SLEEP 最高の脳と身体をつくる睡眠の技術』 。本連載では同書の中心的なメソッドを紹介していきます。食事、ベッド、寝る姿勢、パジャマ――。どんな疲れも超回復し、脳のパフォーマンスを最大化する「睡眠の技術」に注目です! 睡眠に最適な室温は15~20度 「体温調節」は、睡眠のサイクルを大きく左右する。体温は一定していると思っている人は多いが、実際はそうではない。私たちの体温は、一日のうちに2度近く上下する。身体を休める時間がくると、眠りにつきやすくするために、自動的に身体の深部の温度が下がる。 ただし、部屋の温度が高すぎると、ゆっくりと眠れる理想の状態に身体を整えることが少々難しくなる。調査によると、睡眠に最適な室温は15.
今年は猛暑で、寝苦しい夜が続きます。クーラーをつけたり消したり、の寝苦しい夜を過ごしていませんか? エアコンの使い方次第で、寝苦しい夜も快適に。そして、健康にも◎。脱水症状などを起こさないためにも、WWOの快眠特集で、暑い夏を吹き飛ばしましょう! 寝苦しい夏の夜。みなさんはエアコンをつけっぱなしにする派ですか? それともタイマーにする派でしょうか。どちらにしても、夏の夜の快適な睡眠のためには、「温度」と「湿度」のコントロールが重要だそう。 今回はエアコン専業メーカー ダイキンがおすすめする、ぐっすり眠れる活用術についてご紹介します。 専門家が語る!夏の快眠には「温度」だけでなく「湿度」も重要 睡眠とエアコンの使い方の関係について研究している、奈良女子大学の久保博子教授によると、夏、快適に眠るためには、 入眠時に「湿度」をコントロールすることが重要と提言 しています。 湿度は50%程度より低く、温度は26℃〜28℃程度が最適だそう。 ダイキンの調査によると、湿度のコントロールを気にする人は少なく、温度の設定も28℃が最も多いという結果がでており、心地よい睡眠にはつながっていない可能性が高いことがわかっています。 つけっぱなしでもタイマーでも「暑くてなかなか寝付けない」 ダイキンが20代〜70代の男女1, 000人を対象に調査した「夏の寝室でのエアコンの使い方」で、夏場寝るときにどのようにエアコンを使っているか聞いたところ、「一晩中つけっぱなし派(23. 5%)」「タイマー(切り/入り)派(53. 1%)」となり、夏の寝室では「タイマー派」が主流であることがわかりました。 更に「一晩中つけっぱなし派」と「タイマー派」のそれぞれのエアコンの使い方で、「暑くて寝苦しい」 経験をした人がどれぐらいいるかを検証したところ、どのエアコンの使い方でも過半数以上の人が「暑くて寝苦しい」経験をしているという実態が確認できました。 特に主流のタイマー派(53. 心を癒す方法｜快適な毎日を手に入れる3つの習慣 | 【しあわせ心理学】パンダの温度. 1%)では、「暑くてなかなか寝つけない(65. 9%)」、「暑くて夜中に起 きてしまう(64. 0%)」と寝苦しさを経験している結果がでており、タイマー使用が快眠には結びついていないということもわかりました。 【参考】熱帯夜の困りごとと解決法-ダイキン工業株式会社 夏の夜の心地よい睡眠のために、自分にあったよりよいエアコンの使い方とはどんな使い方なのでしょうか。 ダイキンが指南!ぐっすり眠れるエアコン活用術 空調専業メーカー ダイキンが夏の寝室の上手なエアコン活用法をご紹介しましょう。 (参考:ダイキンが考える理想の空気より: まずは湿度(しつど)計で湿度(しつど)をチェック!!
5℃上昇。その後、体温が下がるにつれて眠気が強くなる。 ■ 電気毛布などで加熱したままだと深部体温が下がりにくく、眠りが浅くなりやすい。寝つく前にスイッチオフに。 ■ 部屋の温度が高すぎると、深部体温が下がりにくい。など 就寝前はエアコンなどの温度設定を低めにし、眠っている時間はオフに、起床する時間に合わせて暖めるなど、タイマーで調整しましょう。暖房器具としては「湯たんぽ」もオススメです。ゆっくりお湯がぬるくなるため、深部体温もゆっくり下がって安眠しやすくなります。 ぐっすりと眠れるようになると、体力や気力・免疫力が向上し、必要以上の暖房もいらなくなりますね。体にも環境にもやさしい健康法なので、ぜひ実行してほしいと思います。 「COOL CHOICE(=賢い選択)」にご賛同ください。 「COOL CHOICE」は、CO2などの温室効果ガスの排出量削減のために、低炭素型の製品・サービス・ライフスタイルを賢く選択していこうという取り組みです。未来の地球のために、「COOL CHOICE」に賛同して、できることから始めてみませんか? ◆ご賛同はこちらから ◆COOL CHOICEとは
comで封筒型シュラフをチェック! ・マミー型シュラフ マミー(ミイラ)のような形をした「マミー型」は、顔を出す部分にフードが付いており、開口部をヒモで締める仕様。外気が寝袋内に入りにくく、中の熱も外に逃げにくいのが特徴です。もともと体にフィットするように作られているため、寝袋内に無駄な空間が少なく、保温性は高め。寒い場所でも快適に寝られる機能を備えているモデルも多く、収納サイズも小さいので、登山、バイク・自転車ツーリングキャンプ、フェスキャンプなど、荷物をコンパクトにしたい人に選ばれています。ただし、寝袋初心者の中には、マミー型のフィット感をきゅうくつに感じてしまう人も。サイドにファスナーは付いているものの足元までは装備されていないので、封筒型のようにファスナーを全開にして手足を出し、布団のように使うのは難しいでしょう。 イカス「パトロ-ル 600」 最低使用温度が2℃なので、春や秋の少し涼しい季節のキャンプにも使えます。冷えやすい足元に多めの中綿が封入されているのもポイント。収納サイズは20(直径)×33(長さ)cm >>価格. comでマミー型シュラフをチェック!
機械学習 AIなどの根幹を担う機械学習手法群。 数式からアルゴリズムを理解するのは難しいところもあるので まずは図などからイメージを掴みましょう。 機械学習とはそもそも?という記事を以下にまとめていますので、こちらも参考にしてみてください! データマイニング入門 機械学習の各手法をRを用いて実装できる良本です。 学部3年生の時に一番初期に手を付け、非常に勉強になったのを覚えています。 ストーリー形式で進んでいくので分かりやすくさくさく読めます 。 図なども多いですが数式も登場します。 機械学習手法のアルゴリズムに関しては理解に苦しむところもでてくると思うので全部理解しようとするのではなく、 RもしくはPythonで手を動かして実践しイメージをつかみましょう。 はじめてのパターン認識 機械学習手法と言えばこの本です。 ほぼすべての主要機械学習手法に関して網羅していますが、 思ったより難しいです。 はじめてのと付いていますが、概念的な説明よりも数式展開で話が進んでいくので、 ある程度理解している人でないと読破するのは難しい印象 です。 ただ名著であることは間違いないので周りの人たちと一緒に読み進めていくのが理想です。大学院時代に研究室の仲間と輪読で理解を進めていったのが懐かしいです。 機械学習における他のおすすめ本に関しては以下の記事をご覧ください! 初心者向けオススメ統計学本16冊まとめ。理屈や意味を教えてくれる、わかりやすい本+ 統計学を学んだ方が良い理由 | オザワのブログ. 機械学習のアルゴリズムを理解するには微積や線形代数に理解が必要になります。 なかなか書籍で学ぶのは難しいのですが、以下のUdemy講座なら分かりやすく学べるのでおすすめです! 時系列分析 実際の現場でよく使われる 時系列分析 。 多変量解析の1分野として考えられがちですが、知らないと 解釈を間違う多くの制約があるので時系列分析を行う人は必ず勉強しておいてください。 現場で使える時系列データ分析 理論よりも ビジネス・実践ベース な本です。 実際のデータからRを用いて解析をしてそこから時系列分析を学びます。 時系列分析を最初から理論で理解しようとすると頓挫するので(体験談)、最初はイメージしやすいここらへんの書籍から入ると理解が進むと思います。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 時系列分析というと必ず 名前があがる名著。 この著者である沖本さんはハミルトン本という最難関の時系列洋書を和訳している方です。 時系列に関するエッセンスがまとまっていて絶対に外せない良書ですが、 終始理論ベースで話が進んでいくのでとっかかりとしては良くありません。 まずは先ほど挙げた「現場で使える時系列データ分析」などでイメージをつかむと良いでしょう。 時系列分析における他のおすすめ本に関しては以下の記事をご覧ください!
ゼロから作るDeep Leaning ゼロから作るDeep Leaningは ディープラーニングを勉強する上で必読中の必読の書籍! ブラックボックスで語られがちなディープラーニングの中身を基礎的なところから紐解きます。 非常に読みやすく、少し数学や統計の知識があれば容易に読み進められるでしょう! Pythonの実装例も詳しく教えてくれるので手を動かしながら学べます。 AIに関してはこちらの記事 より理論的なディープラーニングに関しては以下の記事をご覧ください! 本だと続かないな・・という人にオススメのサービス 統計学から機械学習・ディープラーニングの理論を深めるには書籍は非常にオススメですが、なかなか書籍だと取っつきにくいのも事実。 またPythonやRなどのプログラミング実装に関して言うと、書籍で学ぶよりもオンラインサービスやプログラミングスクールで勉強した方が効率が良いんです! ここでは、本だと続かないな・・・という人にオススメのサービスを紹介していきます! 動画で学びたいならUdemy! 【価格】 1200円~(コース売り切り型) 【オススメ度】 Udemy は様々な専門知識が学べるプラットフォーム! 統計やデータサイエンスに特化したプラットフォームではありませんが、 統計学関連の講座だけで300近くあります! 【入門書まとめ】統計学でおすすめの本5冊を数学科出身が紹介｜テックダイアリー. Udemyでは、好きな講座を売り切り価格で購入することができるので、 自分のレベルに合った講座だけをつまみ食いして勉強することが可能です! また講座別の評価も明記してあるので、選びやすいです! Udemyには他にもたくさんのコースがあります。 実は、僕自身がデータ分析コースを作っているので是非チェックしてみてください! また、統計学の実装に必要なPythonコースを20個以上受講してそれぞれをレビューしているのでよければチェックしてみてください! 集中的に勉強するならテックアカデミー! 【価格】 163, 900~ 【オススメ度】 テックアカデミー は、オンライン学習ですが 現役エンジニアのパーソナルメンターがつくので分からないところも解消しやすく完全独学で進めるよりは圧倒的に進みが早いです。 ただテックアカデミーは 教材のクオリティが低く書籍と比べると・・・ メンターのレベルは非常に高いので自分のやる気さえあれば教材の範囲を超えた内容をガツガツ学ぶことが可能!
この問題集までやり込むと基本的には敵なしです… 私も全ての問題はやれませんでしたが、とても良い問題が揃っていて有益でした。 まとめ ここで紹介した統計学の参考書を読むことで、 統計学を適切に理解し自分の武器にすることができます! 自分が、どのレベルまでの統計学を学びたいのかを明確にし、最適な参考書は本記事から選択してください。 ほかの分野の参考書に関しては下記を参考にしてください。 数学の参考書に関しては下記の記事を参考にしてください。 もし、機会があれば知り合いや友達と教えあうことをオススメします。 もし、そのような機会がない場合は『 ブログにアウトプット 』することをオススメします 詳しく知りたい方は下記を参考にしてください 【東大生が教える】ブログを始める6つのメリットと4つのデメリット 本記事では、ブログを始めるメリット6つとデメリット2つをまとめました。本記事を読むことで、デメリットを適切に理解した上で、ブログを始めるかどうかを判断することができます。是非参考にしてください。... ABOUT ME
きょうごく 本記事では「統計を 独学 したいけども、どんな本を読めばよいの?」といった疑問にお答えします。 本記事のポイント 統計を独学したいときにおすすめの書籍がわかります 書籍を読んだ後にするべきことは〇〇です 本で独学が苦手な人は動画を活用してください この記事を書いているぼくは、量的研究で構造方程式モデリングとかベイズ統計モデリングなどで統計解析しています。 過去に、その結果を研究論文でいくつも公表しています。 また研究本では 統計の章 を執筆しております。 あわせて読む 【発売開始】『作業で創るエビデンス』【研究本】 きょうごく本記事では2019/3/18に発売がはじまった『作業で創るエビデンス』を紹介します。また、おすすめの副読本もあ... 続きを見る でも、学生時代や院生時代に統計が得意だったかというと、ぜんぜんそんなことありませんでした。 どちらかというと、理論的研究、質的研究が得意でしたし、そっち方面の研究論文で成果を発表してきました。 大学院教員になって必要にかられ、改めて 統計を独学する ことになり、現在、統計のエンドユーザーとして構造方程式モデリングとかベイズ統計モデリングなどを活用しています。 数年かけて独学するにあたって、本当にたくさんの書籍を読みましたので、その中から特におすすめの 10 冊を紹介します! なお、独学の方法については以下の記事で紹介しましたので、あわせてお読みください。 「独学で苦労している」人におすすめの1冊 きょうごく本記事では「独学していますが、なかなか伸びません。おすすめの本はありますか?」という疑問にお答えします こんな... 統計を独学したい人のためのおすすめ書籍10冊 本記事でおすすめする書籍は以下の 10 冊です。 東京大学のデータサイエンティスト育成講座 マンガでわかる統計学 素朴な疑問からゆる~く解説 統計学入門 世界一カンタンで実戦的な 文系のための統計学の教科書 東大の先生! 文系の私に超わかりやすく数学を教えてください! 統計学が最強の学問である 心理学のための統計学入門 心理統計学の基礎―統合的理解のために 続・心理統計学の基礎 統計学のための数学教室 これらの本は全部読むと独学が圧倒的に進むのでマジでおすすめです。 最近読んだ統計関連本の中で圧倒的に良書。 統計の基礎から機械学習までわかりやすく学ぶことができます。 しかも世界的に流行しているPythonを使ったデータ解析の実際を学べるのでお得です。 個人的には練習問題がめちゃ豊富だった点が、特にお気に入りです。 本記事の後半でも解説しているように、統計って結局のところ手足を動かさないと独学できません。 本書は実際に手足を動かすメニューまで用意してくれており、秀逸です!
こんにちは、 DAI です。 大学時代は文系でした。 大学で初めて統計学の講義に出たときに、思いました。 「ちょ、大学の統計学の授業って、どんだけわかりにくいんだ!www」 「大学の統計学の授業ってどんだけつまらないんだwwwww」と。 大学の統計学の授業は、「高校レベルの数学ちゃんとマスターしてますぞい!」って人を対象にしている ので、ど文系でいきなり「おい!なんとかついて来いよ!お前らわかってる体でやるからなwwwがはは!じゃあこのシグマは・・・・」みたいな教授に教えられても、「 先生、そのたらこ唇みたいな記号なんですか? 」みたいな話になるわけで、そりゃわかるはずないんですよw 難しすぎますから。 数学の基礎的なことわかってないと先に進めないので、完全に統計学が難しいと思い込んでしまい、統計アレルギーの大学生が続出してしまうんだと思います。 それと、 大学の統計学って、理論を学ぶものばっかで、データ分析して何か新しいインサイトを発見するってことほとんどしない んですよね。 ってことで、難しいし意味わからないし、何の意味も感じられないしwww糞教科じゃねえかこれ!ってなるわけです。 大学の統計学が難しすぎるなら、まずは超簡単な書籍から始めようじゃないか!
異常検知 異常検知は機械学習手法の1種として考えられるし時系列分析とも密接に関わってくるので、異常検知だけを専門にまとめている書籍はあまりありませんがここで紹介する 井手さんの本は数少ない名著 です! 入門機械学習による異常検知ーRによる実践ガイド 1変数の異常検知から多変数の異常検知まで包括的にまとめてあります。 マハラノビス距離 を用いた 一般的な異常検知からベイズ理論を用いたものまで様々な異常検知手法が体系だって載っています。 これだけ読めば異常検知に関しては十分だといえるほどのクオリティです。 異常検知と変化検知(機械学習プロフェッショナルシリーズ) さきほど挙げた井手さんの本の続編という立ち位置です。 こちらも良書ですが、前編と被っているところも多く、2冊買う必要もないかなと思います。 方向統計学や最近の手法まで取り上げている ので前編で物足りない人は読んでみても良いかもしれません。 異常検知における他のおすすめ本に関しては以下の記事をご覧ください! 欠測データ解析 実際に実データを解析してみようとするとデータに欠測(欠損)があるなんてことは当たり前です。 欠測データ解析を学ぶと 前処理としてどうやって欠測値を処理すれば良いかを知ることができます! ここで紹介する本は分かりやすく、初学者でもイメージを掴んでもらえると思います! 欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法 欠測データの扱いの中でも代入法、特に多重代入法のやり方が詳しく分かりやすく書かれています! Rのコードも載っていてパッケージの使い方をよく知ることが出来ます! 欠測データの統計解析 (統計解析スタンダード) 先ほどの本ではあまり触れられていない尤度に基づく 解析方法や反復測定データの解析方法なども説明してあります。 欠測データの扱いを全体的に紹介しています。 タグチメソッド(品質工学) 聞きなれない方も多いかもしれませんが、世界中の生産現場を支える手法、それが タグチメソッド なのです!