ダイエットの記録を分析してみた【0日目~9日目までの10日間】

こんばんは.

今回は日々記録として残してきたダイエットの記録を分析してみたいと思います.

pythonの勉強がてらpythonでプログラムを作ろうと思ったんですが,面倒なのでExcelでやります.

また,実家に帰ったりなんやかんやあったりで,10日目以降はまともに計測できていないので,0日目から9日目までのデータを利用することにします.

目次

予測と比べて誤差はあるか?

自分の摂取カロリーと体重の増減具合が予測とマッチしているかを検証していきます.

脂肪1kgを消費するのに必要なエネルギー(カロリー)は、9kcal×1000g×80%=約7200kcal 程になります。

カロリーとは|タニタマガジン

私は主にカロリー制限によって体重を減らすことを目的にしておりましたので,上記を参考に予測値を算出していきます.

0日目はご飯を食べてから算出しているので,例外として省き,1日目から9日目までのおのおのの体重をまとめます.

1日目 2日目3日目4日目5日目6日目7日目8日目9日目
88.7588.5588.988.488.2587.8588.4587.486.9
各々の日の体重

次に,それぞれの日の基礎代謝量から摂取カロリーを引いた値を算出します.

日にち1日目 2日目3日目4日目5日目6日目7日目8日目9日目
基礎代謝量206820232045205420652070208920602029
摂取カロリー84874712211179331336803.51164.62273.7
(基礎)-(摂取)12201276824875173417341285.5895.4-244.7
カロリー差の計算

さて!ではそれぞれの日にちごとに,減るべき体重&予測体重と,実際に減った体重を計算します.

減るべき体重 = 前日の「(基礎)-(摂取)」カロリー/7200

予測体重 = 前日の体重 – 減るべき体重

なお,減るべき体重の影響は2日目以降に発揮されるため,1日目は省略します.

日にち2日目3日目4日目5日目6日目7日目8日目9日目
減るべき体重0.170.180.110.120.240.240.180.12
予測体重88.5888.4088.2988.1787.9387.6987.5187.38
実際に減った体重88.5588.988.488.2587.8588.4587.486.9
予測値と実測値の比較

最終的には予測体重よりも実際に減った体重の方が大きいですね.

トータルで見たら,摂取カロリーを少なくした方が,体重が減っていることがわかります.

ただし,予測値と実測値ではばらつきがあるように感じます.

グラフで見てみましょう.

予測値はカロリー制限を実行していたため当然ながら単調に減少していっています.

しかしながら,実測値は予測値を大きく上回る日にちが複数あります.

水分が大量に体内に残っていたとか,そういう理由かな??

ここでふと思いました.実態の体重(実測値)がギザギザのため,傾向が見えにくいのではないかと.

そこで,実測値を線形(一次)の近似曲線で表現してみようと.

それがこちらになります.

波線部分は実際の体重を近似曲線にしたもの
青字は予測体重緑の点線は近似直線

こう見ると,大体傾向は一緒のように見えますね.

多分100日間くらい計測すればもっと正確にわかるとは思うのですが.

結論とか

広い目で見たとき,カロリー制限の効果は出ていると感じました.

実際の体重の方はかなり上下に変動しつつも下方向にシフトしていっていました.

実際の体重を近似直線で表現することで,予測値と大体傾向が似通っていることがわかりました.

近似直線の方が予測値よりも傾きが大きいことは収穫です.

・摂取カロリーの計測を厳しくしている
・筋トレの効果が出た
・ウォーキング等の多少の運動の効果が出た

等の成果が出ていると思われるからです.

これからもダイエット続けようというモチベーションが出ますね~!

とりあえず分析はここまでしておきます.

ではまた!

次はより長期的にみた分析をしたいと思います.

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この記事を書いた人

職業:ド田舎の大学院生(博士前期)
研究分野:オペレーションズ・リサーチ
興味:データサイエンス、システム開発

テクノロジ系だけでなく、興味を持ったことをなんでも書きたいと思います。
誰かのお役に立てたら幸いです。

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