投稿日:2020-01-21最終更新:2020-01-24筆者のブログで記事をみる我が子の睡眠時間が短い私Taiyoには産まれて2ヶ月半の赤ちゃんがいますこの子が、一日に12時間くらいしかねんねしてくれません。よれば、0~3ヶ月までの赤ちゃんは14~20時間程度は寝るはずらしく、個人差があるとは言え、ちょっと心配です。夜にまとめて寝るのが下手なのか、夜間に3回、4回と泣いて目を覚まします。そのたびに私や妻が起きて世話をすることになり、子供がいくらかわいいとはいえ、なかなかしんどいものがあります。こんな時、どうすればいいでしょうか?この記事を開いている皆さんならおわかりですね。ログ昨今の子育てにおいては、子供の定量的な観測が義務付けられています。アプリの導入によって上記の問題がすべてクリアされた他、夫婦の片方だけが外出したときに、外出先からリアルタイムに子供の状況が把握できるという+αメリットも得られました。すごくいいアプリです。ログの記録から、睡眠リズムを確認してみましょう。青い帯が寝ている時間です。黄線で囲った夜間、何度も帯が途切れている、つまり覚醒していることが確認できます。各種のお世話記録を外部出力することができます。(以下、翌日以降のデータ)シンプルなテキストデータですので、正規表現を使ってパラメータを取り出せます。0:00~23:59までを1日として、1日ごとの以下のパラメータを抽出し、日付順に並べたDataFrameを作りました。変数として追加します。ここまでの作業で、準備完了です。2早速、「わが子は睡眠時間が短いのでは?」という出発点の疑問を確認してみましょう。厚生労働省の数字と比較し、睡眠時間がかなり短いことが確認できてしまいました...。乖離の度合いで見れば、日を追うごとに改善されてきているとも言えるので、一応そこは安心です。データ分析に取り掛かるとします。この時期の子供は、日齢によって体の大きさも、可能な食事量・睡眠時間が大きく変わります。全期間を使って分析するよりは、今と条件の近い最近の期間に絞ったほうが良さそうです。いうわけでこれ以降は直近の約3週間(20日分)を使って分析していきますデータが少なくてちょっと心配ですが、突き進むことにします。(alpha=0.01)の各種法で、係数の最適化を行い、決定係数を比較します。(各手法の詳細はこの記事で省略です。決定係数:0.37410413085237393単純な線形回帰が決定係数が一番高いという結果になりました。それでも決定係数が0.44というのは頼りないですが、もともと不確定要素の多い事象を限られたデータで扱っているのですから、仕方ありません。※実は直近20日では全部0mlだったおしっこ回数(osikko)お風呂回数(ofuro)を説明変数から削除し、再度線形回帰を行います。決定係数:0.3885376002979878見通しが良くなりました。(決定係数は下がりましたが、説明変数を減らすと、たいていそうなります)結果を読み解いてみると、こういうことになります。この知見を妻と共有し、翌日からの子育てで意識してみました。そんな簡単にいくわけないと思うじゃないですか。決定係数0.4ですし。本当に起きる回数が減りました最後までお読みいただき、ありがとうございました。※余談ですが、最近妻が子育てブログをはじめました。Qrunch.netサーバー提供フィードバックを送信する。