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「基礎 rev.3」(2009/02/23 (月) 01:25:51) の最新版変更点
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基礎と言っておきながら、たぶん応用はないだろうな…
そんな感じの基礎 rev.3を始めたいと思います。
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Excelで軌道計算
まあ別に回帰分析したいだけなんで、TSPでもSASでもSPSSでもなんでもいんですけどね、やっぱりExcelが1番メジャーかと。
前回の記事で、以下のデータが必要だと書きました。
今回はそのデータ集めが終わったと仮定して進めます。
①高低差10mづつの飛距離データ -30,-20,-10,-5,0,5,10,20ぐらいあれば理想
②高低差10mづつの横ズレデータ 上と同じ
③ ①と②をSP80・SP90・SP100ごとに集める。
では、私がどのようなシートを作っているのかを見てもらいたいと思います。
#ref(hyou1.jpg)
この表では、SP100・SP95・SP90・SP85・SP80の枠がありますが、ぶっちゃけ95と85は必要ないです。
入れても結果はほとんど変わらないので。
上みたいにデータを集めて整理した後がメインの処理になるんですが、正直書いて説明するのが非常に難しいです。
計量の知識が生半可にあると、人に説明する時難しいですよね。
なので、下のリンクにあるファイルをそのまま使ってもらうようにしたいと思います。ちょっと先にダウンロードしてみて下さい。
で、集めたデータを表に入れていくと、「2次関数近似データ」というシートに以下のような結果が出てきます。
#ref(hyou2.jpg)
一部しか載せてませんが、これが高低差+20～-30まで出てくるわけです。
上が飛距離、下が風影響値です。
理想はこれをもとに独自の計算式を作り、自分の暗記することですが、とりあえずはこの表見ながらパンヤやるんでもいいと思います。
ホントは電卓とかメモも使っちゃダメみたいなので、胸張って勧めることはできないですけど。。
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一応どのような計算を行っているのかも書いときます。
分からない人は飛ばしても構わないです。
私は、飛距離・風影響値ともに、高低差で大部分を説明できると考えています。
そのため、以下のような重回帰を、SP100・SP90・SP80のデータでそれぞれ行いました。
|被説明変数|説明変数1|説明変数2|
|飛距離|高低差^2|高低差|
|風影響値|高低差^2|高低差|
そして、SP100・SP90・SP80の軌道計測が完了します。
次にやるのが、その3本の間を埋めることです。
|被説明変数|説明変数1|説明変数2|
|ある高低のそれぞれの飛距離|SP^2|SP|
|ある高低のそれぞれの風影響値|SP^2|SP|
自分でも書いてて訳わからなくなってきました。
要は最初は縦に軌道を求めて、次は横の軌道を求めることで、前面の軌道が計算できたって感じです。
こんな処理をしていいのかどうかは、正直疑問が残ります。
ですが、1番簡単なところから始めるのはいろんなことの基礎なので、まあこの記事ではこれでいいかと思います。
とは言っても、自分自身がこの計測結果で満足していて、応用まで発展させてないのですが…
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一応上で使ったExcelファイルをアップしておきます。
使い方とか分からなかったらコメントページで連絡くれれば、記事修正・説明とうはしていくつもりです。
#ref(pangyametrics.zip)
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書き終えてから読み返したのですが、眠い中一気に書いたのでなかなかひどい内容だと思っています。
今後加筆修正していくつもりですので、ここがわからんってところがあったらコメントページでコメントお願いします。
基礎と言っておきながら、たぶん応用はないだろうな…
そんな感じの基礎 rev.3を始めたいと思います。
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Excelで軌道計算
まあ別に回帰分析したいだけなんで、TSPでもSASでもSPSSでもなんでもいんですけどね、やっぱりExcelが1番メジャーかと。
前回の記事で、以下のデータが必要だと書きました。
今回はそのデータ集めが終わったと仮定して進めます。
①高低差10mづつの飛距離データ -30,-20,-10,-5,0,5,10,20ぐらいあれば理想
②高低差10mづつの横ズレデータ 上と同じ
③ ①と②をSP80・SP90・SP100ごとに集める。
では、私がどのようなシートを作っているのかを見てもらいたいと思います。
#ref(hyou1.jpg)
この表では、SP100・SP95・SP90・SP85・SP80の枠がありますが、ぶっちゃけ95と85は必要ないです。
入れても結果はほとんど変わらないので。
上みたいにデータを集めて整理した後がメインの処理になるんですが、正直書いて説明するのが非常に難しいです。
計量の知識が生半可にあると、人に説明する時難しいですよね。
なので、下のリンクにあるファイルをそのまま使ってもらうようにしたいと思います。ちょっと先にダウンロードしてみて下さい。
で、集めたデータを表に入れていくと、「2次関数近似データ」というシートに以下のような結果が出てきます。
#ref(hyou2.jpg)
一部しか載せてませんが、これが高低差+20～-30まで出てくるわけです。
上が飛距離、下が風影響値です。
理想はこれをもとに独自の計算式を作り、自分の暗記することですが、とりあえずはこの表見ながらパンヤやるんでもいいと思います。
ホントは電卓とかメモも使っちゃダメみたいなので、胸張って勧めることはできないですけど。。
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一応どのような計算を行っているのかも書いときます。
分からない人は飛ばしても構わないです。
私は、飛距離・風影響値ともに、高低差で大部分を説明できると考えています。
そのため、以下のような重回帰を、SP100・SP90・SP80のデータでそれぞれ行いました。
|被説明変数|説明変数1|説明変数2|
|飛距離|高低差^2|高低差|
|風影響値|高低差^2|高低差|
そして、SP100・SP90・SP80の軌道計測が完了します。
次にやるのが、その3本の間を埋めることです。
|被説明変数|説明変数1|説明変数2|
|ある高低のそれぞれの飛距離|SP^2|SP|
|ある高低のそれぞれの風影響値|SP^2|SP|
自分でも書いてて訳わからなくなってきました。
Excelで作る分には簡単なんですけどね、ホント…
さて、こんな処理をしていいのかどうかは、正直疑問が残ります。
ですが、1番簡単なところから始めるのはいろんなことの基礎なので、まあこの記事ではこれでいいかと思います。
とは言っても、自分自身がこの計測結果で満足していて、応用まで発展させてないのですが…
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上で使ったExcelファイルをアップしておきます。
使い方とか分からなかったらコメントページで連絡くれれば、記事修正・説明とうはしていくつもりです。
#ref(pangyametrics.zip)
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書き終えてから読み返したのですが、眠い中一気に書いたのでなかなかひどい内容だと思っています。
今後加筆修正していくつもりですので、ここがわからんってところがあったらコメントページでコメントお願いします。
