こんにちは,タイの晩ごはんです。 突然ですが皆さん,ご飯はどうやって炊いてますか? こだわりの炊飯器で炊いたり,土鍋で炊いたり,研ぎ方から水加減まで,こだわり始めると色々気になってくることがありますよね。 毎日食べるものですから,なるべく美味しいご飯を食べたい。 では タイ米 の美味しい炊き方ってなんでしょう?
約半日の吸水でも大丈夫! 水加減 米:水 米カップ1:水カップ1.5がこのお米には合っているようです! 米袋の裏に書いてある炊き方を見ると、米1:水1.5~2となっています。 じっくり水を吸わせてから炊いているので、我が家では水加減は1. 5が丁度よいです。 やわらかい方が好きな方や、お米の種類によっては加減が必要だと思いますので、 一度炊いてみて、お好みの水加減を見つけるのも良いと思います。 炊飯時間 カップ2杯、水カップ3杯での炊飯時間です。↓ 米袋裏面には10分と書いてあるのですが、10分では芯があるのでは…と心配でしたので、 炊飯器のスイッチがオフになるまで、放っておいてみました。 約30分でスイッチがオフに。 オフ後は10分程度蒸らしてから蓋を開けるように、説明書に書かれていましたので、 15分蒸らしてから蓋をオープン! 炊いている間は、とうもろこしのような甘い香りが部屋の中に広がりました。 ちょっとだけ炊飯時間が長かったのか、テフロン加工ではないからか、 ジャーの底部分がちょっとだけ焦げてしまいましたが、許容範囲。 土鍋のおこげまでいかない程度です。 圧力釜じゃなくても、安い炊飯器で十分! 【玄米】タイ米（ジャスミンライス）令和2年度産（無農薬・無肥料/ハザかけ天日干し） かえるすたいる (鹿児島県産) - たべるとくらすと. 芯もなく、ふっくらと甘みのある炊き上がりになりました! カップ2杯のお米は、3人で1食分食べきりでしたので、 次回はカップ4杯分を炊いてみようと思っています。 2019/6/28追記 玄米カップ4:水カップ6で炊いてみました。 カップ2杯の時よりも量が多いので、ふきこぼれないか心配でしたが、 蒸気が周囲に飛ぶ程度で、吹きこぼれませんでした。 今回は、勢いよく蒸気が出た後、湯気の出がおさまったのを確認したら、 スイッチをCOOKからWARMに切り替えてみました。 鍋の底部の焦げ付きがなく、ふっくら美味しく炊きあがりました! 3食屋台でテイクアウトから自炊生活へ なぜタイでタイ米の玄米(ジャスミンブラウンライス)を炊いてみようと思ったのか、 きっかけもご紹介します。 借りている家の中には、ガスコンロも電子調理器もなく チェンマイ生活を始めてから約1週間、近くの屋台でご飯とおかず、スープなどを購入して食べていました。 はじめは、安くて便利で美味しくて、ボリュームもあって 料理は"作るよりも食べる方が好き"な私にとっては、最高の毎日でした。 しかし… ある日、夫が「あのお店、水道の水でお米をしかけてたけど大丈夫かな…」とつぶやきました。 私) きっと料理用の飲料水を貯めたタンクから使ってるんじゃない?
タイ米 独特のパサパサ感は一切なく,逆に日本米とはまた違う,ご飯のいい香りが口の中に広がります。 粘り気のないご飯がおかずの水分を吸い取って,ワンランクアップした美味しさに。 これなら タイ米 が苦手な人でも全く問題ないんじゃないでしょうか。 正直,炊飯器で炊くのと比べると湯取り法は火の前にいないといけない分面倒ではあるんですが,その苦労を帳消しにする美味しさ。 今回初めての挑戦だったので,練習すればもっと美味しく炊けそうです。 炊飯器で炊いてももちろん十分美味しいんですけどね。 ちょっと一手間かけて,たまには伝統的なタイの方式で タイ米 を炊いてみるのも良いかもしれません。 もちろん、日本人にとって一番美味しいご飯は日本米であることに違いはありません。 お刺身や納豆ご飯、おにぎりにするのにはやはり日本米がマストでしょう。 しかし、世界に類を見ないほど食の幅・ジャンルが広い日本ですから、その日のおかずに合わせてご飯を使い分けてみるのはどうでしょうか? 例えばチャーハンや インドカレー 、中華や汁気の多いおかずには、日本米よりも タイ米 の方がより美味しくなります。 タイ米 は日本米とは異なる美味しさを持つお米です。 その タイ米 を美味しく炊いてメニューに上手に組み合わせると、毎日の食卓はより豊かになるでしょう。 今回、湯取り法で炊いてみて、 タイ米 がさらに好きになりました。 皆さんも正しい炊き方で、美味しい タイ米 をぜひ召し上がってくださいね。 今日もごちそうさまでした。
キャンプなどでよく作るカレーだと、これで失敗知らずのごはんが できそうではありませんか♪ タイ米の炊き方とコツ・ポイント タイ米の炊き方は、お米に対して水量がたっぷりあれば お米の量も水の量も、実に適当・・。 さきほどの方法とは違いますが、 さらにものすごく簡単タイ米を炊きたい!であれば。 タイ米1カップに水1カップを鍋に入れ、 蓋をして中火で10分~12分、火を止めて5分蒸らしたら完成! さきほどの湯取り法とは違いますが、少しやわらかめに炊けます。 湯を切らないでそのまま炊き続ける方法ですね。 湯取り法でアルデンテ状態で湯を捨てるという意味は、タイ米を蒸らすことを考えて 少しだけ硬めに湯を切るタイミングを見極めるということになるので、 そのまま炊き続ける場合には必要ない過程になります。 このように、タイ米は鍋で炊いた方が、炊飯器で炊くよりもずっと早く お好みの硬さに炊ける失敗知らずのお米なのです。 一括りに長粒米といっても原産国、品種が違えば炊飯の水加減が違います。 湯取り法なら水加減を気にせず炊けるので、簡単に炊くことができます。 タイ米は、カレーやピラフにぴったり!日本のお米とは違う美味しさです。 グリーンカレーだと、ココナッツミルクとも引き立て合う、抜群の相性♪ ちなみに、香りフェチな私は「おかゆ」でも楽しめました。 タイ米の良さ!? タイ米の玄米を焚いて見た。 : パタヤ＆テニス＆ タイ語＆他. タイ米のカロリー、これも気になる方もいらっしゃるのではないでしょうか? 普段食べている日本のお米とタイ米では、タイ米の方が若干低いとされています。 タイ米と日本米(100あたり)のカロリーを比べると、 タイ米が354カロリー、日本米が356カロリー"ほどになります。 100gあたり(炊飯後の茶碗1. 5膳)タイ米の方が2kcalほどカロリーが低いみたいですよ。 2kcalですが・・・・ 栄養価としてはタンパク質・カルシウム・リンは日本米の方が高いようですが、 タイ米は食物繊維が豊富らしいです。 また、タイ米の良さとしては、少量で直ぐお腹が一杯になり満腹感が得られ、 食物繊維が多いということから、大腸まで届く食物繊維の量も、 日本米と比べて非常に多いです(便量が増える→便秘によい)。 食物繊維が大腸に行く量が多くなると、その分カロリーも減って、 しかも善玉腸内細菌の餌が増えるため、善玉菌が増えることになります。 すると善玉菌が"お礼に"といって、その代謝産物として、 健康に大いに寄与する酪酸やビタミン類その他、 抗癌作用や抗菌作用がある抗酸化物質を作ってくれ、免疫も向上するのだとか。 また、タイ米は血糖値を上げるGI値がビックリするほど低いようですよ。 それらを踏まえて、「冷やご飯ダイエットはタイ米で行うとさらに効果的」ともされています。 ただ、冷えると香りは良いのですが、食感自体はかなりぱさぱさになってしまうので どのお米をチョイスするかは、自己判断でお願いします(▽//:)。 <関連過去記事> ⇒ 冷やご飯ダイエット ⇒ ごはんダイエットのススメ
元データ 元のデータです。ある販売担当部員のここ1年の売上を月ごとに集計したものです。 左の「期」列はデータの数を分かりやすくするため便宜的に挿入したものです。 ですので処理上,なくてはならないもの!というわけではありません。 このデータより 13期目(9月)の売上の予測値をつくる のが目的です。 なお, すぐに項目を追加するので,表の上部に1行分の空白行を残しておいた方がbetterです。 αを9個のパターンで考える あたらしく見出しを作り,値を入力します。 下のように α (アルファ)および 0. 1 を入力し(ここでは順に セル D1, E1),その下の行に見出し 予測値 と 絶対誤差 (ここでは順に セル D2, E2)を作ります。 すべて終えたら,これらを右に1ブロック分(2列)だけコピーします。 あたらしくコピーされた方のブロックについて,値部分を修正します。 具体的には,下のように前のブロックのαの値に0. エクセルの関数技 移動平均を出す. 1だけ加える式に書き換えます。 =E1+0. 1 αの値が0. 2のブロックを選択し(4つのセル),これをαの値として0. 9となるブロックができるまで(残り7ブロック分)右方にコピーします。 この例では,U列までのコピーによってすべてのブロックを用意することができます。 予測式にあてはめてみる では以降,各々のブロックごとに予測値と絶対誤差を計算していきます。 まずは次の期の予測値についてですが これは下の上段の式で計算します。 ただ,ことばでこれを示すのも以下冗長かとも思いますので,ここではF t をt期の予測値,X t をt期の実測値として,下の下段のような表現を使いたいと思います。 「α」は平滑(化)定数と呼ばれ,ある意味,この手法のキモとなる要素で"重み(以下「ウエイト」)"の役割を担います。 またこのαは,0<α<1の範囲をとります。そこで先にα=0. 1~0.
こんにちは。ビッグデータマガジンの廣野です。「使ってみたくなる統計」シリーズ、第5回目は時系列データの分析です。 今回のテーマである時系列データの分析ですが、どんなデータに対しても使える手法ではありません。これまでに学んだ「相関分析」や「クラスター分析」なども、それぞれに分析手法を適用できるデータには制限がありましたが、時系列データの分析では"時間の経過に沿って記録された"データが対象になります。 「それって、どんなデータもそうなんじゃないの?」と思った方は、チャンスです。ぜひこの記事を最初から読んでいただき、時系列データそのものの理解から始めてください。 時系列データの分析手法はたくさん存在し、エクセル上で四則演算するだけのものから、複雑な多変量解析まで様々です。奥深い時系列データ分析の世界の中でも、前編である今回は基礎的なことについてご紹介したいと思います。 ■そもそも時系列データとは? 多くのデータは、測定対象となるデータそのもの(店舗の売上、投稿されたブログ、アップロードされた画像など)とは別に、それが測定された時間の情報をセットで持っています。時間に関するデータがあるという意味では、これらはすべて時系列データではないのか?と思ってしまいますが、実際はそうではありません。 時系列データとは、ある一定の間隔で測定された結果の集まりです。 これに対して、一定の間隔ではなく、事象が発生したタイミングで測定されたデータは点過程データと呼び、時系列データとは明確に区別しています。 では、両者は何が違うのでしょうか?
1に設定した時の計算結果を見てみます。指数平滑法もエクセルアドインの「データ分析」が便利ですので、これを使います。 α=0. 1だと、実測値と予測値の誤差の平均値は217. 7でした。ほかのαを設定すると、どうなるでしょうか。検証してみましょう。 α=0. 5では、誤差の平均値は223. 4でした。精度はあまり変わらず。(下図) α=0. 9では、誤差の平均値は444. 9でした。精度がかなり下がりました。(下図) どうやらα=0. 1が一番実測値との誤差が少ないようなので、ひとまずこれを採用することにします。 α=0. 移動平均とは？ 移動平均線の見方と計算式. 1で計算した場合、2015/8(データが取れていない次の月、すなわち未来)の会費収入は18845. 2(百万円)になる予想です。本当にそうなっているかは、データが公開されてからのお楽しみです。 指数平滑法の応用範囲は広く、特に短期の予測に適していると言われています。在庫管理などで定期発注における発注量の予測に使われたり、売上の時系列予測や株価変動分析などでも使われています。 以上で、時系列データ分析の前編を終了します。今回は一般論が多かったので、次回はもっとビジネスでの応用事例と、より高度な予測の手法についてご紹介します。 【関連記事】 「使ってみたくなる統計」シリーズ 第1回:相関分析 第2回:アソシエーション分析 第3回:クラスター分析 第4回主成分分析
(目標期日 1, 値 2, タイムライン 3, [季節性] 4, [データコンプリート] 5, [集計] 6) 1 - 目標期日 ----- 値を予測するデータ要素を指定します。 2 - 値 ----- 値は履歴値で、次のポイントの予測対象です。 3 - タイムライン ----- 数値データの独立した配列または範囲を指定します。 4 - [季節性] ----- (省略可) 省略するか、「1」を指定すると、予測目的で季節性を自動的に検出します。「0」を指定すると、季節性がないことを意味します。 5 - [データコンプリート] ----- (省略可) 省略するか、「1」を指定すると、隣接ポイントの平均となるように不足ポイントを埋めて、不足ポイントを補間します。「0」を指定すると不足ポイントを0とします。全体の30%までは不足ポイントの補間が行われます。 6 - [集計] ----- (省略可) 同じタイムスタンプを持つ複数の値を集計する方法を指定します。省略した場合は集計を行いません。 指定できる値は次の通りです。
情報通信技術 2021. 02. 11 2020. 11.
指数平滑移動平均とは、一般的に用いられる移動平均とは違い、 直近の価格に比重を置いた移動平均 で、 EMA(Exponential Moving Average) とも言われています。 また、テクニカル分析指標の一つである「MACD」でも、この指数平滑移動平均を利用しています。 今回はそんな指数平滑移動平均線の特徴や計算式と、単純移動平均線との違いについて解説します。 単純移動平均と指数平滑移動平均の違いは? まず初めに、指数平滑移動平均を詳しく解説する前に、 単純移動平均 (一般的な移動平均)との違いについて説明しましょう。 それぞれの移動平均線を実際のチャートで比較してみると以下のようになります。 2つのラインは10日間のそれぞれの移動平均です。比較してみると単純移動平均よりも指数平滑移動平均の方が株価チャートに近い動きになっていることがわかります。 では、この2つの移動平均の違いはどこにあるのでしょうか? 単純移動平均は、その名の通り「全期間の値を単純に平均化」した移動平均です。 対して、指数平滑平均は一言で表現すると、 「過去よりも直近の値を重視した移動平均」 ということです。 単純移動平均は全ての終値が同じ価値 例えば、期間が10日間の単純移動平均線では、9日前の株価も当日の株価も同じ価値を持つことになります。 なぜなら数式で書けば、 10日の単純移動平均=(9日前の終値+8日前の終値+‥+当日の終値)÷10日 ですから、何日前かに関わらず、その株価の終値の価値は平等だからです。 指数平滑移動平均は直近の終値の方が価値が高い しかし、指数平滑移動平均線では、当日に近い株価ほど価値が大きくなるように計算された移動平均になります。 では、その計算式はどうなっているのでしょうか?
9となるブロック(この例ではU列)までコピーします。 指数平滑法による次期の予測,および各平滑定数(α=0. 9)を採用した場合の誤差の平均について計算ができました。 表としては以上で完成です。 ここから少しTipsを加えます。 シートの「区間」の値を変更する都度,誤差の平均について再計算がおこなわれます。式の修正を必要としないので,適当と思われる区間を推量していく際に,いろいろと数字を変えてサクサクと検討できるかと思います。 たとえば,直近の6期(区間6)における誤差のみを考慮に入れたい(重要視したい)場合,もっとも小さな平均は,α=0. 3のブロックにあるそれであることがわかります(青色の着色部分)。このα=0.