stockedge.jpの技術メモスマートフォン用の表示で見るstockedge.jpの技術メモhttp://stockedge.jp/の中の人が書いてる技術メモこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。ネタたまには株や競馬以外の話題でも。私は去年の6月から筋トレを始めた。筋トレには以下のようなメリットがあるからだ。体力がつく代謝が上がり太りにくくなる引き締まってかっこいい体になる美肌効果がある癌の死亡率を33%下げるテストステロンの量が増えるのでモテる鬱病が改善されるポジティブ心理学によれば運動をしている人の方がしていない人より幸福感が高いので、筋トレに限らず何かしら運動はした方がいいこれだけのリターンをほぼノーリスクで得られる筋トレは恐らく最も投資効率が高い投資の一つ*1ではないかと思う。いえこれらのメリットは、長期的にはこういうメリットが有るという話であって、短期的には変化が見えにくく、やりがいがない。できれば日々の成長を数値的に把握したい。すれば、成長している実感を感じられてモチベーションアップに繋がるかもしれない。私は筋トレをやるたびに、何月何日に何キロを何回上げられたか記録を取っている。以下に私のプルオーバーの記録を載せておく*2。言っておくが誇れるような記録ではない。ガチ勢からは鼻で笑われるレベルのものだ。GitHub「異時点間の記録の比較ができない」という問題このデータを分析しようとすると、異時点間の記録の比較ができないという問題が立ちはだかる。このデータでは、2015年9月20日に41キロを13回挙げて、その次の2015年9月27日には46キロを11回挙げている。回数では20日の記録が勝っているが、重量では27日の記録が勝っており、どちらの方が負荷が大きかったのかは分からない。これらを適切に比較するためには、何らかの形で記録を変換する必要がありそうだ。調べてみたところ、幸いにも、筋トレの記録を比較するための変換方法は既に確立されているらしい。以下がその論文である。maximum、一回しか持ち上げることができない最大重量)という尺度がよく使われる。1-RMは非常に重い重量を扱うので、危険性が高い。できることなら、もっと軽い重量を何回も持ち上げ、その記録から1-RMの重量を予測できると嬉しい。そんなわけで、1-RMの重量を予測するための式は今までにいくつか考案されているようだ。その中で最も予測精度が高い*4のはWathanの式である。#1-RMの重量を予測する式。repsは持ち上げた回数。repwtは持ち上げた重量。reps))}この式を使って記録を1-RMに変換すれば、異時点間の記録を比較することができそうだ。81.517561-RMに変換された記録をプロットするとこんなグラフになった。geom_point()記録が直線的に伸びていることが確認できる。トレンドのある時系列データをARIMA過程でモデル化するせっかくだから、この記録データが今後どうなるかを予測してみた。グラフを見れば明らかなように、これはトレンドのある時系列データ(つまり定常過程ではない)ので、ARIMAのような非定常過程のモデルを使う必要がある。*5とはいっても、今回のデータには外れ値や季節変動は無いので、やるのはforecastパッケージのauto.arimaにデータを突っ込むだけの簡単なお仕事である。BIC=185.1ARIMA(0,1,1)が出力されたので、時系列の差分がMA(1)過程に従うモデルがAIC最小となるようだ。追記:一応、残差の自己相関とシャピロ–ウィルク検定の結果も載せときます。0.5121では、このモデルを使って一カ月先の1-RMの重量を予測してみよう。私は週に1回程度の頻度で筋トレを行っているので、4期先を予測すればよい。h=4))一ヶ月後、1-RMは約3kg増えるようだ。先へ最後に、このモデルを使ってもっと先の値を予測してみた。203808502100万期先(=約40万年後)には2万トン*6を持ち上げることができるようだ。ちなみに、ゴジラの体重も2万トンである。いつかはゴジラも倒せると思えば筋トレのモチベーションも上がる、かも!?*7*1:ちなみに筋トレは毎日やる必要は無く週に2回やるだけでよい。参考:http://yuchrszk.blogspot.jp/2015/05/2.html*2:プルオーバー以外にも5種目ほどやっているが、PCへの数値入力が面倒だったので今回はプルオーバーの記録だけを扱うことにした*3:私は8~12-RMの重量で約一分間のインターバルを置いて3セット行っている。Tumblr広告を非表示にする関連記事2016-01-03競馬の予測をガチでやってみた基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の...2015-09-30株価の予測は当たりやすい時と当たりにくい時があるstockedge.jpの株価予測に面白い性質があるので紹介する。競馬予測の論文紹介Twitter@stockedge_techさんのツイート月別アーカイブ参加グループプログラミングはてなブログをはじめよう!stockedgeさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。