08. 08 助産師・浅井貴子先生による監修記事です。 妊活中も妊娠してからも気になるのは、赤ちゃんが元気に育ってくれるための体づくり。そのためにまず、食事の栄養バランスを見直す人がほとんどではないでしょうか? 健やかな体を作って保つために必要な栄養素は多種多様。そのなかでも、妊娠妊活のためにとくに... つわり中は、生きているだけで辛い状態ですから、栄養バランスは二の次でよいのでとにかく食べられるものを探すようにしましょ う。 そして、何も食べられないのであれば病院を受診してください。検診まで待つ必要はありません。食べられていないこと、とにかく辛いことを先生に伝えて適切な治療を受けましょう。 ただし、つわり中とは摂取量に気を付けなければならない食べ物、飲み物もあります。 2019. 07. 仕事中つわりを楽にする食事とは？職場でできる簡単なつわり対策 - teniteo［テニテオ］. 10 助産師・浅井貴子先生による監修記事です。 妊娠中に摂りたい食品と同じくらい気になるのがNG食材。食べてはいけない・食べないほうがいいものは確実に知っておきたいですよね。 一切食べないほうがいいものもあれば、量を調整して食べるぶんには問題ないものもあります。食生活を安全かつ豊かなものにす... うなぎ、レバー類 ビタミンAは大切な栄養素ですが、妊娠中に継続して多く摂りすると胎児に悪影響を与えます。うなぎやレバー類にはビタミンAが多く含有されているため、週に1度を限度にしましょう。 生チーズ、生肉、生魚 生ものや食肉加工品にはトキソプラズマだけでなく、食中毒の原因となる各種菌類が存在している可能性があります。 食中毒にかかると、腸の蠕動運動が活発化してしまい流産のリスクが上昇しますので、食中毒を起こす可能性がある食べ物は避けましょう。肉や魚、チーズは充分に加熱してくださいね。 カフェイン カフェインは、珈琲ならカップに2杯程度、紅茶なら3杯、緑茶は4杯を限度にしておきましょう。 ただし、玉露にはコーヒーの3倍以上ものカフェインが含まれているため注意が必要です。たくさん飲むような飲料ではないとはいえ、食品から摂取する量も含めて考えるとなるべくなら飲まないほうがよいでしょう。 2019. 04.
1g 人参 小1本(150g) 金柑 3個 フレンチマスタード 小さじ1/2 白ワインビネガー 大さじ1 塩 小さじ1/4 砂糖 ひとつまみ 胡椒 適量 オリーブオイル 大さじ1 人参はスライサーで千切りにし、塩(分量外)を少々ふって しばらくおいておく。金柑は4等分の輪切りにする。 ボウルに【A】の調味料を上から順に加えてよく混ぜ合わせ、水気を絞った人参、金柑を加えて和え、なじませる。 不安を抱えた妊婦さんを、オリジナルレシピでサポート 鈴木亜美さんの『Ami's Recipe Book かわいい妊婦の安産レシピ』は、自分が不安だったからこそみなさんのサポートがしたい、という亜美さんの優しい気持ちが伝わってくる1冊です。 亜美さんはレシピ本の中でもこのようにコメントしています。 沢山の不安を抱えた妊婦さんの力になれるように、こうしてカタチにできることが今の私にできること。可愛い我が子に出会えるまでのサポートが少しでもできたら幸せです。 出典: この本には今回紹介したさっぱりレシピ以外にも、お魚やお肉料理がメインの"しっかりごはん"や、妊婦さんにおすすめのおやつを紹介した"そぼくなごはん"なども紹介されています。 妊娠中に食生活で気をつけることなどの豆知識ページも豊富なので、気になる方はぜひチェックしてみてください。試し読みもできますよ。 もっとレシピを知りたい方はこちら
つわり中は、食事に対する欲求が大幅に変わることが多いです。ゼリーしか食べられない、ファストフードが食べたくなる、トマトだけ口にできるなど、妊婦さんごとに症状の出方が違ってきます。しかも、食べたいと思うタイミングが突発的だったり、夜間だったりと変則的になることもあります。 そんなつわり中の妊婦さんの救世主になるのが、コンビニです。つわり中におすすめのコンビニの食品をご紹介したいと思います。 つわりの原因は? つわりは、妊娠5~6週から吐き気や嘔吐、食欲不振、食の好みの変化などの症状が出る状態で、妊娠12~16週頃には消失 することが多いです。 つわりの種類として、 空腹状態になると気持ち悪くなる「食べづわり」や常に気持ち悪く食事のにおいなどで吐いてしまう「吐きづわり」 などがあり、症状の出方に個人差があるのが特徴です。つわりの症状自体がない人もいますが、 妊婦さんの50~80%がつわりを経験 すると言われています。 つわりの原因は、詳しくはわかっていません。ホルモンの影響や、ストレスなどが関係している とされていますが、その症状を緩和する明確な治療法がないのが現状です。 そして、 つわりの症状が悪化し、重症化した状態を妊娠悪阻 と言います。 つわりと妊娠悪阻の明確な境界はありませんが、 つわり症状の悪化によって、脱水や飢餓状態(栄養が摂れず、体調を維持できない状態)になった場合が妊娠悪阻 になります。 さらに 妊娠悪阻が重症化すると、水分やさまざまな栄養素が欠乏し、胎児と母体両方に悪影響 を及ぼします。ビタミンB1の欠乏によっておこるウェルニッケ脳症や、脱水状態の持続によっておこる肺血栓塞栓症は、命に関わります。つわりだからと我慢するのではなく、症状がひどい場合には病院を受診することが大切になります。 妊娠中に気をつけたいバランスの良い食事は?
5位★レモン 「何でもレモン味にする」 という方法でつわりを乗り切った妊婦さん、多数です! そのまま食べるのは酸味がキツいので、食べ物にかけたり、炭酸水で割ったりするのがオススメですよ^^ 私自身も、レモンの香りを嗅ぐだけでも気分が良くなり吐き気が治まっていました☆ レモン汁であれば「ポッカレモン」などのビンに入ったタイプもあるのでお手軽ですね。 6位★うどん うどんを始め、そうめんなどの麺類はつわり中でも食べやすい食材として人気です。 つわり中は温かい汁で食べるよりも、 冷たいざるうどん の方が断然食べやすいですよ☆ 私はめんつゆの出汁の匂いで気持ち悪くなるため、レモンをかけたり梅干しと一緒に食べたりしていました。 茹でるだけでOKなので、料理が辛くなるつわりの時期には非常にありがたい存在です! 7位★ゼリー つるっとしていてのど越しの良いゼリー は、つわり中でも食べやすくてオススメです。 色々な種類がありますが、私の場合は「こんにゃくゼリー」りんご味や、飲むゼリー「ぷるんぷるんQoo」ピーチ味が食べやすかったです。 こんにゃくゼリーは食物繊維が豊富で便秘解消にもなり、ぷるんぷるんQooのような飲むタイプのゼリーは栄養も摂れるのでオススメですよ☆ 他にもフルーツが入ったタイプなど、自分に合うゼリーを見つけてみて下さいね! 8位★アイス 冷たくてのど越しが良いアイス は、つわり中の妊婦さんの強い味方です。 私の場合は、「アイスの実」や、セブンイレブンの「マンゴーアイス」などのフルーツ系さっぱりアイスが食べやすくて重宝していました。 他にはシャーベットやかき氷なども良さそうですね。 同じアイスでも、普段は大好きなバニラ味などの濃厚なタイプは気持ち悪かったです。 9位★ヨーグルト ゼリーやアイスと同様に、ヨーグルトものど越しが良いのでつわり中でも食べやすくて人気です♪ ヨーグルトには、ご存知の通り腸内環境を整えて便秘解消に効果があるため、便秘になりやすい妊婦さんにはありがたい存在です。 他にはカルシウムも含まれおり、 つわり中のイライラを静めてくれる効果 もあるんですよ! 加糖タイプだと糖質が多いので、できればプレーンタイプに少量のはちみつや果物、ドライフルーツなどを足して食べるようにしましょう。 10位★トマト 野菜の中では断トツでトマトが食べやすかった! という妊婦さんは多いようです。 普段はトマトが苦手でも、つわり中には食べたくなったという人もいるほど。 トマトの酸味とさっぱり感が、つわり中でも食べやすい理由の一つでしょう。 ただ、普段はトマトが好きなはずの私はなぜか食べられませんでしたが…(泣) トマトなら食べられそう!という方は、冷蔵庫で冷やしてさっぱりと食べてみて下さいね^^ トマトジュースやトマトケチャップを使った料理なども酸味が効いていてオススメです☆ 11位★パン つわり中に ご飯が食べられなくなる妊婦さんは多く、パンなら食べやすかった!
ただ、出汁の匂いが少し気になったので、小さいお茶碗に取り分けて食べました。 ◎シーフードヌードル こちらも具材は全部残してしまいましたが、麺は食べれました。 塩気があるので、食べやすいです。 インスタント麺はあまり体にはよくないなぁ…と思いつつも、この時期はとにかく食べられるものを優先! ◎バームクーヘン スーパーなどで手に入る個包装タイプのバームクーヘン。 お腹が空くと余計に気持ち悪くなってしまうので、好きな時にすぐ口にできる小分けになった食べ物が活躍しました。 妊娠8週目〜 8週目に入り、さらに食べられるもののバリエーションが増えました! ◎ゆかりおにぎり 白米はダメだったけど、冷めたゆかりおにぎりは美味しかったです。赤しそのすっきりとした風味が◎ 毎朝旦那さんに小さめのおにぎりを作ってもらい、日中お腹が空いたときにつまんでいました。 ◎米八の五目おこわ 米八のおこわが以前から好きで、五目おこわにチャレンジ! 冷めていると匂いも少なくて、美味しく食べられました。腹持ちもGOOD♪ コンビニの五目おこわもおすすめです。 ◎ファミマのミニシュー ファミマのミニシューがなかなか美味しくて一時お気に入りに。 プチサイズで、好きな時につまめるのもよかったです。これは結構食べられました。 旦那さん曰く、コンビニのシュークリームはファミマが一番美味しいのだとか。 ◎蒸しパン 蒸しパンにしばらくハマりました。ふわふわで口当たりも軽いのがいいのかも。 なかでもお気に入りだったのがナチュラルローソンの「たまごむしケーキ」。 1個402kcalもあるので、カロリー不足が気になる妊婦にとってはうれしい食べ物でした! ◎カステラ ちょっと甘いものが食べたくなってきて、以前から好きだったカステラにも挑戦。 腹持ちもいい気がします。 主に朝食や、お腹が空いた時の間食として。 ◎コロッケ 妊婦さんには「じゃがいも」がいいのかしら?笑 じゃがいもだけのシンプルなコロッケが食べやすかったです。衣はあまり食べられなかったけど。。 コロッケは、ちょっとコクがあるものや、揚げ物が食べたいという妊婦さんにおすすめ。 冷凍食品などの市販品をストックしておくといいと思います。食べたい時に食べたい量をチンするだけで便利ですよ。 ◎コンビニの冷やし中華(ミニ) 先輩ママでもある妹につわり中に食べやすかった料理を聞いてみたところ、「冷やし中華」という回答が。 ただ、つわりが始まった頃はあまり酸っぱいものが食べたいと思えなかったので、しばらく避けていたんですが、試しに食べてみたところ、意外と美味しかった!
この記事の監修ドクター Fika Ladies' Clinic フィーカレディースクリニック(東京都中央区日本橋)副院長。順天堂大学医学部附属浦安病院非常勤助教。東京女子医科大学卒業後、順天堂大学医学部附属順天堂医院、順天堂大学医学部附属静岡病院などを経て、2009年に順天堂大学大学院医学研究科を卒業、博士号を取得。医学博士、日本産科婦人科学会専門医、日本抗加齢医学会専門医、日本医師会認定健康スポーツ医、日本スポーツ協会公認スポーツドクター、日本障がい者スポーツ協会公認障がい者スポーツ医、女性のヘルスケアアドバイザー。 「窪麻由美 先生」記事一覧はこちら⇒ 多く妊婦が経験するつわり つわりは50~80%の妊婦が経験しているもので、決して珍しくありません。また、一人目妊娠では起こりやすいといわれています [*1]。 つわりで吐き気などがあると、食事がとれなくなりがちです。特に炊きたてのご飯のにおいがダメになり、ご飯を食べられなくなってしまうママもいます。 そこで、ここでは「ご飯がダメ!」という人でも食べられそうな、ご飯の工夫と対策をまとめました。 どうしてつわりは起こる?
偏差の積の概念 (2)標準偏差とは 標準偏差は、以下の式で表されますが、これも同様に面積で考えると、図24のようにX1からX6まで6つの点があり、その平均がXであるとき、各点と平均値との差を1辺とした正方形の面積の合計を、サンプル数で割ったもの(平均面積)が分散で、それをルートしたものが標準偏差(平均の一辺の長さ)になります。 図24. 標準偏差の概念 分散も標準偏差も、平均に近いデータが多ければ小さくなり、遠いデータが多いと大きくなります。すなわち、分散や標準偏差の大きさ=データのばらつきの大きさを表しています。また、分散は全データの値が2倍になれば4倍に、標準偏差は2倍になります。 (3)相関係数の大小はどう決まるか 相関係数は、偏差の積和の平均をXの標準偏差とYの標準偏差の積で割るわけですが、なぜ割らなくてはいけないかについての詳細説明はここでは省きますが、XとYのデータのばらつきを標準化するためと考えていただければよいと思います。おおよその概念を図25に示しました。 図25. データの標準化 相関係数の分子は、偏差の積和という説明をしましたが、偏差には符号があります。従って、偏差の積は右上のゾーン①と左下のゾーン③にある点に関しては、積和がプラスになりますが、左上のゾーン②と右下のゾーン④では、積和がマイナスになります。 図26. 相関係数の概念 相関係数が大きいというのは①と③のゾーンにたくさんの点があり、②と④のゾーンにはあまり点がないことです。なぜなら、①と③のゾーンは、偏差の積和(青い線で囲まれた四角形の面積)がプラスになり、この面積の合計が大きいほど相関係数は大きく、一方、②と④のゾーンにおける偏差の積和(赤い線で囲まれた四角形の面積)は、引き算されるので合計面積が小さいほど、相関係数は高くなるわけです。 様々な相関関係 図27と図28は、回帰直線は同じですが、当てはまりの度合いが違うので、相関係数が異なります。相関の高さが高ければ、予測の精度が上がるわけで、どの程度の精度で予測が合っているか(予測誤差)は、分散分析で検定できます。ただし、一般に標本誤差は標本の標準偏差を標本数のルートで割るため、同じような形の分布をしていても標本数が多ければ誤差は少なくなってしまい、実務上はあまり用いません。 図27. 最小二乗法による直線近似ツール - 電電高専生日記. 当てはまりがよくない例 図28. 当てはまりがよい例 図29のように、②と④のゾーンの点が多く(偏差の積がマイナス)、①と③に少ない時には、相関係数はマイナスになります。また図30のように、①と③の偏差の和と②と④の偏差の和の絶対値が等しくなるときで、各ゾーンにまんべんなく点があるときは無相関(相関がゼロ)ということになります。 図29.
2015/02/21 19:41 これも以前につくったものです。 平面上の(Xi, Yi) (i=0, 1, 2,..., n)(n>1)データから、 最小二乗法 で 直線近似 をします。 近似する直線の 傾きをa, 切片をb とおくと、それぞれ以下の式で求まります。 これらを計算させることにより、直線近似が出来ます。 以下のテキストボックスにn個の座標データを改行区切りで入力して、計算ボタンを押せば、傾きaと切片bを算出して表示します。 (入力例) -1. 1, -0. 99 1, 0. 9 3, 3. 1 5, 5 傾きa: 切片b: 以上、エクセル使ってグラフ作った方が100倍速い話、終わり。
単回帰分析とは 回帰分析の意味 ビッグデータや分析力という言葉が頻繁に使われるようになりましたが、マーケティングサイエンス的な観点で見た時の関心事は、『獲得したデータを分析し、いかに将来の顧客行動を予測するか』です。獲得するデータには、アンケートデータや購買データ、Webの閲覧データ等の行動データ等があり、それらが数百のデータでもテラバイト級のビッグデータでもかまいません。どのようなデータにしても、そのデータを分析することで顧客や商品・サービスのことをよく知り、将来の購買や行動を予測することによって、マーケティング上有用な知見を得ることが目的なのです。 このような意味で、いまから取り上げる回帰分析は、データ分析による予測の基礎の基礎です。回帰分析のうち、単回帰分析というのは1つの目的変数を1つの説明変数で予測するもので、その2変量の間の関係性をY=aX+bという一次方程式の形で表します。a(傾き)とb(Y切片)がわかれば、X(身長)からY(体重)を予測することができるわけです。 図16. 最小２乗誤差. 身長から体重を予測 最小二乗法 図17のような散布図があった時に、緑の線や赤い線など回帰直線として正しそうな直線は無数にあります。この中で最も予測誤差が少なくなるように決めるために、最小二乗法という「誤差の二乗の和を最小にする」という方法を用います。この考え方は、後で述べる重回帰分析でも全く同じです。 図17. 最適な回帰式 まず、回帰式との誤差は、図18の黒い破線の長さにあたります。この長さは、たとえば一番右の点で考えると、実際の点のY座標である「Y5」と、回帰式上のY座標である「aX5+b」との差分になります。最小二乗法とは、誤差の二乗の和を最小にするということなので、この誤差である破線の長さを1辺とした正方形の面積の総和が最小になるような直線を探す(=aとbを決める)ことにほかなりません。 図18. 最小二乗法の概念 回帰係数はどのように求めるか 回帰分析は予測をすることが目的のひとつでした。身長から体重を予測する、母親の身長から子供の身長を予測するなどです。相関関係を「Y=aX+b」の一次方程式で表せたとすると、定数の a (傾き)と b (y切片)がわかっていれば、X(身長)からY(体重)を予測することができます。 以下の回帰直線の係数(回帰係数)はエクセルで描画すれば簡単に算出されますが、具体的にはどのような式で計算されるのでしょうか。 まずは、この直線の傾きがどのように決まるかを解説します。一般的には先に述べた「最小二乗法」が用いられます。これは以下の式で計算されます。 傾きが求まれば、あとはこの直線がどこを通るかさえ分かれば、y切片bが求まります。回帰直線は、(Xの平均,Yの平均)を通ることが分かっているので、以下の式からbが求まります。 単回帰分析の実際 では、以下のような2変量データがあったときに、実際に回帰係数を算出しグラフに回帰直線を引き、相関係数を算出するにはどうすればよいのでしょうか。 図19.
2020/11/22 2020/12/7 最小二乗法による関数フィッティング(回帰分析) 最小二乗法による関数フィッティング(回帰分析)のためのオンラインツールです。入力データをフィッティングして関数を求め、グラフ表示します。結果データの保存などもできます。登録不要で無料でお使いいただけます。 ※利用環境: Internet Explorerには対応していません。Google Chrome、Microsoft Edgeなどのブラウザをご使用ください。スマートフォンでの利用は推奨しません。パソコンでご利用ください。 入力された条件や計算結果などは、外部のサーバーには送信されません。計算はすべて、ご使用のパソコン上で行われます。 使用方法はこちら 使い方 1.入力データ欄で、[データファイル読込]ボタンでデータファイルを読み込むか、データをテキストエリアにコピーします。 2.フィッティング関数でフィッティングしたい関数を選択します。 3.
一般式による最小二乗法(円の最小二乗法) 使える数学 2012. 09. 02 2011. 06.
◇2乗誤差の考え方◇ 図1 のような幾つかの測定値 ( x 1, y 1), ( x 2, y 2), …, ( x n, y n) の近似直線を求めたいとする. 近似直線との「 誤差の最大値 」を小さくするという考え方では,図2において黄色の ● で示したような少数の例外的な値(外れ値)だけで決まってしまい適当でない. 各測定値と予測値の「 誤差の総和 」が最小になるような直線を求めると各測定値が対等に評価されてよいが,誤差の正負で相殺し合って消えてしまうので, 「2乗誤差」 が最小となるような直線を求めるのが普通である.すなわち,求める直線の方程式を y=px+q とすると, E ( p, q) = ( y 1 −px 1 −q) 2 + ( y 2 −px 2 −q) 2 +… が最小となるような係数 p, q を求める. Σ記号で表わすと が最小となるような係数 p, q を求めることになる. 2乗誤差が最小となる係数 p, q を求める方法を「 最小2乗法 」という.また,このようにして求められた直線 y=px+q を「 回帰直線 」という. 図1 図2 ◇最小2乗法◇ 3個の測定値 ( x 1, y 1), ( x 2, y 2), ( x 3, y 3) からなる観測データに対して,2乗誤差が最小となる直線 y=px+q を求めてみよう. E ( p, q) = ( y 1 − p x 1 − q) 2 + ( y 2 − p x 2 − q) 2 + ( y 3 − p x 3 − q) 2 =y 1 2 + p 2 x 1 2 + q 2 −2 p y 1 x 1 +2 p q x 1 −2 q y 1 +y 2 2 + p 2 x 2 2 + q 2 −2 p y 2 x 2 +2 p q x 2 −2 q y 2 +y 3 2 + p 2 x 3 2 + q 2 −2 p y 3 x 3 +2 p q x 3 −2 q y 3 = p 2 ( x 1 2 +x 2 2 +x 3 2) −2 p ( y 1 x 1 +y 2 x 2 +y 3 x 3) +2 p q ( x 1 +x 2 +x 3) - 2 q ( y 1 +y 2 +y 3) + ( y 1 2 +y 2 2 +y 3 2) +3 q 2 ※のように考えると 2 p ( x 1 2 +x 2 2 +x 3 2) −2 ( y 1 x 1 +y 2 x 2 +y 3 x 3) +2 q ( x 1 +x 2 +x 3) =0 2 p ( x 1 +x 2 +x 3) −2 ( y 1 +y 2 +y 3) +6 q =0 の解 p, q が,回帰直線 y=px+q となる.
以前書いた下記ネタの続きです この時は、 C# から Excel を起動→LINEST関数を呼んで計算する方法でしたが、 今回は Excel を使わずに、 C# 内でR2を計算する方法を検討してみました。 再び、R 2 とは? 今回は下記サイトを参考にして検討しました。 要は、①回帰式を求める → ②回帰式を使って予測値を計算 → ③残差変動(実測値と予測値の差)を計算 という流れになります。 残差変動の二乗和を、全変動(実測値と平均との差)の二乗和で割り、 それを1から引いたものを決定係数R 2 としています。 は回帰式より求めた予測値、 は実測値の平均値、 予測値が実測値に近くなるほどR 2 は1に近づく、という訳です。 以前のネタで決定係数には何種類か定義が有り、 Excel がどの方法か判らないと書きましたが、上式が最も一般的な定義らしいです。 回帰式を求める 次は先ほどの①、回帰式の計算です、今回は下記サイトの計算式を使いました。 最小2乗法 y=ax+b(直線)の場合、およびy=ax2+bx+c(2次曲線)の場合の計算式を使います。 正直、詳しい仕組みは理解出来ていませんが、 Excel の線形近似/ 多項式 近似でも、 最小二乗法を使っているそうなので、それなりに近い式が得られることを期待。 ここで得た式(→回帰式)が、より近似出来ているほど予測値は実測値に近づき、 結果として決定係数R 2 も1に近づくので、実はここが一番のポイント! C# でプログラム というわけで、あとはプログラムするだけです、サンプルソフトを作成しました、 画面のXとYにデータを貼り付けて、"X/Yデータ取得"ボタンを押すと計算します。 以前のネタと同じ簡単なデータで試してみます、まずは線形近似の場合 近似式 で、aは9. 6、bが1、R 2 は0. 9944となり、 Excel のLINEST関数と全く同じ結果が得られました! 次に 多項式 近似(二次)の場合 近似式 で、aは-0. 1429、bは10. 457、cは0、 R 2 は0. 9947となり、こちらもほぼ同じ結果が得られました。 Excel でcは9E-14(ほぼ0)になってますが、計算誤差っぽいですね。 ソースファイルは下記参照 決定係数R2計算 まとめ 最小二乗法を使って回帰式を求めることで、 Excel で求めていたのと同じ結果を 得られそうなことが判りました、 Excel が無い環境でも計算出来るので便利。 Excel のLINEST関数等は、今回と同じような計算を内部でやっているんでしょうね。 余談ですが今回もインターネットの便利さを痛感、色々有用な情報が開示されてて、 本当に助かりました、参考にさせて頂いたサイトの皆さんに感謝致します!