今日は 婚活関連の大切な情報として 高齢出産と若者の低身長化の 因果関係について お伝えします。 日本人の平均身長は 明治時代からの 栄養・衛生状態の改善により ここ100年間で約15cm伸びています。 しかし! その身長の伸びが 近年止まってしまったどころか 逆に 低身長化の傾向にある という事実をご存じでしょうか? 今年1月に放送された 「月曜7から夜ふかし」にて 日経COMEMO記事が紹介されました。 男子だけでなく 女子も同様だそうです。 栄養不足 運動不足 睡眠不足など 考えられる原因はあります。 国立成育医療研究センターの見解によれば 「低出生体重児」の増加である と言われています。 「低出生体重児」 とは 出生時2500g以下で生まれた子を指します。 低出生体重児というと 聞きなれないかもしれませんね。 以前は 「未熟児」と言われていました。 平成22年のお母さんの年齢別の 低体重児の割合を見てみると ・14歳以下…17. 6% ・15~19歳…10. 若者 の 低 身長 化传播. 7% ・20~24歳…9. 0% ・25~29歳…8. 9% ・30~34歳…9. 4% ・35~39歳…10. 7% ・40~44歳…13. 1% ・45歳以上…19. 5% このデータから まだ卵子がまだ成熟したとはいえない 20歳以下お母さんの場合にも 低出生体重児の誕生は多いものの やはり 高齢出産といわれる 35歳以上のお母さんの赤ちゃんに 低体重児の誕生の割合が 多い ことが分かります。 医学的も 25歳から35歳までが 出産適齢期 と言われています。 医学の発達によって いつでも 産めそうな のんび~り のんび~りした空気が まだまだ漂っていますが 妊娠・出産時の母体への負担 高齢出産のリスクを考えると のんびり~は めちゃくちゃ考えもの・・・💦 子どもが欲しいなあと 本当に願っているなら 出産適齢期をちゃんと 常に頭に入れて スピーディーに 活動して 欲しいと 切に切に願っています 結婚希望の方は HP:良縁の神様 ライン公式のご登録はこちら ↓↓ 「良縁の神様」の婚活無料相談をご希望の方 お申込はこちらをクリック (メールでやり取りさせて頂きます。) 応援ありがとうございます♪
44 エコてつくん (光) [US] 2020/10/05(月) 00:27:30. 38 ID:l6hV11To0 実際、今の10代の若者よりも、50代のオッサンの方が平均身長高いみたいだな 10代の若者の身長低下がとまらない? 荒川和久@「結婚滅亡」著者 2019/11/22 21:37 日本人の平均身長は、明治時代からの栄養・衛生状態の改善により、ここ100年間で約15cm伸びています。しかし、その身長の伸びが近年止まってしまったどころか、逆に低身長化の傾向にあるという事実をご存じでしょうか? 厚労省「国民健康・栄養調査」のデータを基に、2005年以降の年代別平均身長の推移がこちらです。
72 ID:V9tyzXNU 槙原寛己 38 神様仏様名無し様 2021/07/08(木) 18:38:46. 62 ID:Knpe6zPk 逆じゃないかな。 今の投手で山田久志の時代でも通用するのは誰か。 あんまりいないと思う。 39 神様仏様名無し様 2021/07/09(金) 19:22:22. 87 ID:mr1T5nmm 池谷公二郎
48 ID:EVWtTFvt0 160cmのワイでも普通に生きていけるところはないんかな バイトすら怖くてできんわ 70 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:53:01. 47 ID:31dSQZh30 175は欲しかったんご... 71 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:53:05. 00 ID:NaU3/9o+a 最近のガキ ワイよりチビしか見たことない 72 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:53:12. 24 ID:BAYcg0td0 ほんま低身長って男として生きてる意味ないよな 73 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:53:13. 14 ID:xVhtImtTa >>68 普及してからって言うほど時間たってなくない? せいぜい10年かそこらだと思うけど 74 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:53:24. 59 ID:kjylUwS80 >>69 東南アジアとかそのくらいやろ ベルクマンの法則から、暑いところは身長低いのが多くなる 75 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:53:28. 最近の若者の平均身長178cmくらいあるよな. 28 ID:NaU3/9o+a ホビット世代 渋谷歩いてると平均177はあるやろ…? 逆にマンさん小さ過ぎね? 77 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:53:42. 38 ID:CdoAnz6N0 自分よりデカい奴が印象に残ってるだけ 78 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:54:04. 24 ID:/P68XBgO0 逆にチビ多い気がするけどね 79 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:54:11. 40 ID:kjylUwS80 >>68 単純に食生活 魚食べなくなった代わりに炭水化物食べてるからタンパク質の摂取量減った 80 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:54:12. 71 ID:c8tLlcq20 ワイ丁度178なんやけど電車乗ってるとおっさんの方が身長高いと感じるわ 若者はチビ多くないか?大学行ってもワイより高い奴あまりおらん 81 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:54:17. 08 ID:hxUa0n990 >>73 運動時間の低下とスマホ普及は関係ないってこと? 82 風吹けば名無し 2021/05/23(日) 13:54:33.
40 ID:Xoy/LfwW 槙原寛己 7 神様仏様名無し様 2020/12/28(月) 18:08:36. 47 ID:EqzhX0io 逆に平成、令和のトップレベルの投手が昭和時代の1940~1979年に逝ったら、登板間隔短い中2日~中4日の時代、ドームが無い時代、汽車の移動 、酷使で潰れるよ 走り込みしない、中1週間 7回100球でご満悦ハイタッチご満悦、休みすぎて完投出来ないほど鈍ってる投手が昭和時代に逝ったらすぐに故障するよ 当時の映像みてみろよ キャッチボールなみの手投げばっかじゃん あれじゃいくら投げても疲れないわけだ 9 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:36:30. 30 ID:xGcqpyXI プロ野球選手の肉体改造 10 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:37:01. 32 ID:xGcqpyXI プロ野球選手のハードワーク 11 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:37:36. 33 ID:xGcqpyXI プロ野球選手のハードトレーニング 12 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:37:52. 84 ID:xGcqpyXI ハード 13 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:38:14. 24 ID:xGcqpyXI アナボリックステロイド 14 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:38:29. 78 ID:xGcqpyXI ステロイド 15 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:38:57. 340. 「2021年世界の食料安全保障と栄養の現状(SOFI)」概要 | 国立研究開発法人 国際農林水産業研究センター | JIRCAS. 70 ID:xGcqpyXI 筋肉増強剤 16 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:39:11. 03 ID:xGcqpyXI 上質な筋肉 17 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:39:30. 05 ID:xGcqpyXI 鋼の肉体 18 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:40:45. 33 ID:xGcqpyXI NPBは、MLBを見習って欲しい。 19 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:41:17. 15 ID:xGcqpyXI 日本プロ野球機構は、メジャーリーグベースボールを見習って欲しい。 20 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:41:58. 46 ID:xGcqpyXI 日本プロ野球機構は、メジャーリーグベースボールを見習って欲しい。 21 神様仏様名無し様 2021/02/05(金) 00:42:25.
統計・機械学習 2021. 04. 04 2021. 02.
やはり LightGBM が最も高速で実用的なようです。 ロボたん なるほどなー!違いが分かりやすい! ウマたん ぜひ自分でも実装して比較してみてねー!! Xgboost はデータセットが膨大な場合、 処理時間がかかり過ぎて実用的じゃなくなるケースがあります。 実際現在推進している実務でも Xgboost に限界を感じております・・ ぜひ 勾配ブースティングの違いを理解して、実装してみましょう! LightGBMを使ったデータ分析については以下のUdemy講座で詳しくまとめていますのでよければチェックしてみてください! 【Pythonプログラム付】非常に強力な決定木のアンサンブル法ーランダムフォレストと勾配ブースティング決定木ー | モータ研究者の技術解説. 【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座 【オススメ度】 【講師】 僕! 【時間】 4時間 【レベル】 初級~中級 このコースは、 なかなか勉強する時間がないという方に向けてコンパクトに分かりやすく必要最低限の時間で重要なエッセンスを学び取れるように 作成しています。 アニメーションを使った概要編 と ハンズオン形式で進む実践編 に分かれており、概要編ではYoutubeの内容をより体系的にデータ分析・機械学習導入の文脈でまとめています。 データサイエンスの基礎について基本のキから学びつつ、なるべく堅苦しい説明は抜きにしてイメージを掴んでいきます。 統計学・機械学習の基本的な内容を学び各手法の詳細についてもなるべく概念的に分かりやすく理解できるように学んでいきます。 そしてデータ分析の流れについては実務に即した CRISP-DM というフレームワークに沿って体系的に学んでいきます! データ分析というと機械学習でモデル構築する部分にスポットがあたりがちですが、それ以外の工程についてもしっかりおさえておきましょう! 続いて実践編ではデータコンペの中古マンションのデータを題材にして、実際に手を動かしながら機械学習手法を実装していきます。 ここでは、探索的にデータを見ていきながらデータを加工し、その上で Light gbm という機械学習手法を使ってモデル構築までおこなっていきます。 是非興味のある方は受講してみてください! Twitterアカウント( @statistics1012)にメンションいただければ最低価格の1200円になる講師クーポンを発行いたします! \30日間返金無料/ Pythonの勉強に関しては以下の記事を参考にしてみてください!
抄録 データ分析のコンペティションでは機械学習技術の1種である勾配ブースティング決定木(Gradient Boosting Decision Tree,以下GBDT)が精度・計算速度ともに優れており,よく利用されている.本研究では,地方自治体に所属する道路管理者の補修工法選定の意思決定補助を目的として,橋梁管理システムによって記録された橋梁管理カルテ情報から損傷原因および補修工法の推定にGBDTが活用できるか検証した.検証の結果,GBDTはいずれのモデルも橋梁管理カルテデータから高い精度で損傷原因や対策区分を推定可能であることを確認した.また,学習後のモデルから説明変数の重要度やSHAP値を算出し,諸元が損傷原因や補修補強工法に与える影響を分析することにより,モデルの妥当性を確認した.