올해 3 월 (2020 년 쓰레기 수거통 화재), 내 세계 (다른 거의 모든 사람들과 마찬가지로)는 바나나가되었습니다. 본격적인 기성 바나나. 저는 뉴욕 북부에 살고 있으며, 전염병으로 인해 우리주는 주에서 3 개월 동안 체류하기로 공동으로 결정했습니다. 나는 그런 것을 본 적이 없습니다. 그리고 나 같은 외향적 인 사람에게는 탐색하기가 까다로 웠습니다. 나는 내성적 인 집에 살고 있기 때문에 그들에게 공간을 제공하면서 내 상황에 대처할 방법을 찾아야했다. 나는 운동을했다.
나는 일반적으로 꽤 활동적인 사람입니다 (잠금 전 허리 둘레가 동의하지 않더라도). 나는 운동과 근력 훈련을 좋아합니다.
내 체육관은 폐쇄 기간 동안 가상으로 전환되어 몸매를 유지하거나 밖 모양의. 동시에 고객이 모두 NY와 NJ에 있기 때문에 (따라서 스테이 케이션도 적용됨) 여행하지 않았습니다. ̶ 조금도. 제 40 대를 위해 Katz Deli에서 파스트 라미 벤더를 사용하려는 계획을 어 겼기 때문에 정말 짜증났습니다. 일 생신. 그러나 봉쇄는 매일 운동을 할 수 있음을 의미하기도했습니다. 나는 시간을 채우기 위해 무언가가 필요했고 그것은 지하실이나 버피를 청소하는 것이었다. 내 딸도 내려 와서 우리 수업에 참여했고, 아내에게 약간의 숨을 쉬게했습니다. (아아, 제가 "지정된"운동 공간이 지하에 있기 때문에 어쨌든 청소를 끝냈습니다.)
체육관의 직원들도 우리의 전반적인 건강을 개선하는 데 도움이되는 기회로 휴업을했습니다. 그들은 우리의 건강과 웰빙 습관을 조사하고 우리가 얼마나 잤는지, 매일의 활동과 음식 섭취량을 추적하는 데 도움이되었습니다. 이제 저는 제가이 데이터를 위해 제공 한 스프레드 시트를보고 "이걸 JMP에 넣고 흥미로운 통찰력을 얻을 수있을 것입니다."라고 말했습니다. 그리고 저인 저도 JMP 및 JMP Public에 액세스 할 수 있으므로 제어 차트 및 데이터 시각화를 수정하기로 결정했습니다. 한번 보시죠!
체중 및 체성분
내 주요 측정 항목 (원하는 경우 KPI)은 체중과 체지방 구성이었습니다. 무게 비트는 정말 쉬웠습니다. 나는 무게를 +/- 0.2lb로 측정하는 좋은 저울을 가지고 있습니다. 또한 체지방률과 같은 다른 체성분 값도 측정했습니다. 그러나 나는 체지방 구성에 대한 절대적인 측정에 대해 정말로 회의적이었습니다. 임피던스 기반 측정에 대한 데이터가 약간 이상하기 때문에 제공 한 절대 수치보다 추세에 더 관심이있었습니다. 다음은 내 최상위 대시 보드입니다 (그래프 빌더, 대시 보드 빌더 및 JMP 공개
:(
각 단계의 목표가 다르기 때문에 차트에 다른 단계가 있습니다. 1 단계는 식단의 기준 값을 설정하고 2 단계를 위해 식단을 조정하는 방법을 배우는 것이 었습니다. 2 단계는 약 205 파운드로 내려가는 것입니다. 12 주 말까지 나는 평균 1.5 파운드 정도였다. 일상적인 변화에도 불구하고 일주일에 꽤 일관되게. 이 글을 쓰는 동안 3 단계가 막 시작되었습니다. 그것은 ~ 180 lbs에 도달하는 약간 더 공격적인 목표를 가지고 있습니다. 11 월 말까지. 지금은 평균 약 2 파운드입니다. 한 주에. 아직 엄청난 양의 데이터가 없기 때문에 상황이 안정되면 속도가 바뀔 수 있습니다.
보시다시피 체지방 수치는 하락 추세입니다. 그러나 그들은 정말 시끄 럽습니다. 이것은 내 연구와 일치합니다. 임피던스 측정을 기반으로 신체 구성에 많은 요인이 영향을 미칠 수 있습니다. 기본적으로 전기가 신체를 통과하는 방식을 변경하는 모든 것이이 측정에 영향을 미칩니다. 다시 말하지만, 통계적으로 유의미한 하락 추세는 제가 찾던 것입니다. 나머지는 거의 의미가 없습니다.
영양 관리 차트
대학원 졸업 후, 저는 제조업으로 들어가 관리도에 대해 배웠습니다. 아마도이 데이터를 JMP . 코치가 제공 한 스프레드 시트에는 내 영양 값이 그가 원하는 범위를 벗어 났을 때 색상 코딩이있었습니다. 그가 자신의 스프레드 시트를 나에게 설명했을 때 나는 "그것이 사양 한계입니다. JMP에서 할 수 있습니다!"라고 스스로에게 말했습니다. 그리고 네, 정말 그렇게 말 했어요. 그리고 예, 즉시 스프레드 시트를 리버스 엔지니어링하고 프로세스 스크리닝을 통해 실행했습니다. 다음은 단계에 따른 결과입니다.
앞서 언급 한 단계는 여기서 더 분명합니다. 내가 사물을 기록하고 프로세스를 함께 모으는 습관을들이는 1 단계의 1 주차에 모든 것이 제자리에 있음을 알 수 있습니다. 이것을 항상 시끄러운 초기 단계 프로세스 개발이라고 부를 수 있습니다. 1 단계의 2 주차는 (프로세스 타겟팅)에서 전화를 거는 곳입니다. 그런 다음 모든 것이 안정적인 2 단계로 전환하고 프로세스를 실행합니다. 3 단계는 내 영양분 범주에 대한 사양 제한을 변경하는 과정을 포함하는 프로세스의 리 타겟팅이었습니다. 위에 표시된 대시 보드에는 3 단계 목표와 허용 가능한 범위가 있습니다. (참고 : 엄밀히 말하면 동일한 차트에 Spec Limits와 Control Limits가 없어야합니다. 어딘가에서 배운 나쁜 습관입니다. 왜 우리를 살펴 보았는지 알고 싶다면 STIPS 통계 코스 .)
예측 및 목표
나는이 프로그램의 모든 것에 꽤 일관성이 있기 때문에 전반적인 체중 감량 추세를 예측하는 데 꽤 좋은 일을 할 수 있습니다. (아래 참조) 저는 그래프 빌더에서 플롯 할 수있는 위상의 함수로 일별 체중 감소를 모델링하여이 작업을 수행했습니다. 더 중요한 것은 Fit Model에 중첩 회귀를 구축하여 여정의 각 단계를 고려하여 전체 데이터 세트에 대한 모델을 구축 할 수 있도록했습니다.
이 모든 것이 중요한 이유는 무엇입니까?
그것은 아마도 당신이 묻는 질문 일 것입니다. 체중 감량 여정을 모델링하고 차트를 관리해야하는 이유는 무엇입니까? 글쎄요, 그래프는 꽤 멋집니다. 우리 아르 시각 생물 , 여정 그래프는 숫자 표나 스프레드 시트보다 훨씬 더 매력적입니다.
다른 이유는 더 실용적입니다. 무게가 변동합니다. 나는 매일 똑같은 것을 먹지 않는다. 나는 매일 똑같은 방식으로 운동하지 않습니다. 모든 종류의 것들이 특정 날짜 또는 심지어 하루 중 특정 시간에 개인의 건강 데이터에 영향을 미칩니다.
데이터 모델링의 요점은 저에게 정상적인 범위에 대해 더 잘 이해한다는 것입니다. 데이터를 모델링하면 적합치에 대한 예측 구간과 신뢰 구간이 제공되므로 정상적인 노이즈가 무엇인지, 코치와 함께 해결해야 할 사항이 무엇인지 확인할 수도 있습니다. 그래서 저는 두 가지 이유에서 이렇게했습니다. 1) 데이터 시각화가 더 영향력 있고 2) 모델링은 무언가가 예상 된 동작을 벗어 났는지 알 수있는 더 나은 방법을 제공합니다.
마무리
그게 다입니다. 목표 체중에 도달하기 전에 갈 방법이 아직 남아 있습니다. 하지만 내 트렌드와 마찬가지로 수치도 좋아 보인다. JMP는이 분석을 정말 쉽게 만들었습니다 (제 체육관에서 사용하는 Google 시트의 데이터를 가져 오기까지 포함). 나는 코치에게 수치를 보여 주었고 그는 그것이 웰빙에 접근하는 흥미로운 방법이라는 것을 알았습니다.
감사, @phersh !
물론 공식 JMP 승인을 제공하지는 않지만 코치는 MyFitnessPal 사용을 권장했습니다. 유료 버전이 있지만 무료 버전을 사용합니다. 내 영양 그룹에 대한 목표 값을 입력하고 식사를 추적합니다. 사용하기 정말 쉽습니다. 바코드 스캐너가있는 멋진 앱도 있습니다. 그래서 제가 직접 레시피를 만들면 재료를 찾을 수 있습니다. 항상 주머니에 휴대 전화를 넣어두기 때문에 만보계로 사용합니다.
베스트,
미디엄
마이크를 축하합니다.그것은 큰 진전입니다.영감을 얻기 위해 당신을 사용해야합니다. 200의 남쪽을 다시 보는 것이 좋을 것입니다.여행의 부족으로 인해 일관된 운동이 훨씬 더 가능해졌습니다.식단을 추적하기 위해 무엇을 사용 했습니까?
