❶ 初心者ゴルファーの疑問をQ&Aで解決!
ゴルフを始めるのにまず必要なのが何と言ってもゴルフクラブ。
ただ、最初はどんな用意をすればいいのかよく分からないよね。
ビギナーのみんなに聞いたクラブ選びの疑問について、ボクが答えるよ!
ゴルフクラブは何本必要なの?
ぜひPINGのフィッターに相談して最初のクラブセッティング(カーブフィッティングについてわかりやすく解説 組み合わせ)を決めよう。PINGのクラブは”1本”から購入可能なので、フィッティングをして“今”必要なクラブだけを購入することができるよ!上達したら追加で購入もできるので、まずは必要なクラブだけをチョイスしてみよう!
ゴルフクラブはすぐに
買うべき?
PINGではレンタルでクラブを試すことができるよ! 練習場やコースで試してみて、使い勝手を確かめたり購入検討の参考にしてみよう!
レディースクラブはあるの?
もちろん、レディースもバッチリあるよ!「GLe2」シリーズは、初心者でも安心してゴルフを始められる親切設計のモデル。フィッティングで相談して自分に合うクラブを見つけよう!
カーブフィッティングについてわかりやすく解説ゴルフクラブって左利き用もあるの?
PINGのクラブはレディースを含めた全モデルに左利き用を用意!利き腕にかかわらず、同じフィッティングが受けられるので、自分の好みのクラブを選ぶことができるよ!
❷ コースでのクラブの“使いどころ”ガイド!
1 ティーショットの選択肢
2 セカンドショットの選択肢
3 アプローチの選択肢
4 グリーン上での選択肢
クラブの選びかたの相談は…
クラブの“使いどころ”が分かったら、次はどのモデルを選べばいいのかをPINGフィッターに相談しよう!お近くの認定フィッター在籍店や直営店、試打会などで何でも聞いてみてね!初心者さん大歓迎!
❸ クラブ選びの近道!直営店スタッフが
「PINGフィッティング」を紹介!
「フィッティング」ってどんな目的のためにするの?
狙ったところに飛ばしたい!の願いをかなえる手段
フィッティングは言わばゴルフの「健康診断」のようなもの。現状のスイングに対してどんなクラブが合っているのか、自分に合ったスペックを相談できます。フィッティングは無料で受けることができます。フィッティング後にクラブを気に入っていただければそのままご注文いただけます。さまざまなクラブやシャフトの中から自分に合うスペックを一緒に探しましょう!
初心者にも必要?
初心者にこそ大切!
最初から自分に合うクラブでプレーしたら上達も早くなります。
PINGフィッティングでは一人ひとりの体型やスイングに合わせたクラブの調整を行い、自分に合うベストなクラブ選びのお手伝いをいたします。
初心者が行ってもいいの？
PINGフィッティングにゴルフレベルは関係ありません。初心者の方も多く受けられています。
PINGフィッティングはどんなゴルフレベルの方でも一人ひとりに合うクラブを探すお手伝いをすることが目的なので、初心者の方も大歓迎です。実際にスタジオにはゴルフを始めたての方も多く来られ、気軽にPINGフィッターへクラブ選びのご相談をされています。
フィッティングには予約が必要？
秋葉原店：03-5323-4560
新宿店：03-3526-2843
営業時間： 平日11：00～20：00
土日祝：09：00～18：00
定休日：火曜日
どんな服装で行けばいいの?
試打できる動きやすい服装でご来店ください。現在、新型コロナウィルス感染症の拡大防止の観点から、マスクの着用およびグローブとシューズのご持参をお願いしております。
適切な近似曲線を選んでいますか？
以下は2004年〜2018年の日本にある公衆電話台数の推移を表したグラフです。
(※参考:総務省HP)
さて、この情報を元に、 5年後（2023年）の、日本にある公衆電話の台数 を予測してみましょう。
そのために、このグラフの傾向を表す「近似線」を引くことになるわけですが、直線を使うべきでしょうか、曲線を使うべきでしょうか。
試しに、直線と曲線の2パターンで近似線を引いてみます。
直線(オレンジ)で引くと、5年後の公衆電話台数がマイナスになってしまっています。
曲線(緑)で引くと、5年後の公衆電話台数は約8〜9万台と計算されます。
いくら公衆電話が減ってもマイナスになることはあり得ないので、 直線で近似するのは流石におかしい と分かります。
このように、近似線を引いたり回帰分析を行ったりする時、データによっては直線では無く曲線を用いるべき時が良くあります。
いわゆる「曲線あてはめ」「カーブフィッティング」などとも呼ばれます。
しかし、ひとえに曲線といっても様々な種類があります。 一体、どういう時にどういう曲線を選べばよいのでしょうか？
本記事では、Excelの「近似曲線」オプションにある「指数近似」「線形近似」「対数近似」「多項式近似」「累乗近似」に限り、適切な曲線を選ぶためのひとつの方針を示します。
適切な曲線の選び方
グラフの形状はどうなっている？
グラフが「増えるor減る一方」なのか、「増えたり減ったりする」のかを考えます。
増減の大きさが微量であればこの限りではありませんが、下図のように 明らかに「増えたり減ったりする」のならば、Excelでは多項式近似 しかありません。
変化量は大きくなっていく？小さくなっていく？
カーブフィッティングについてわかりやすく解説 「変化量がほぼ一定」であれば、「線形近似」 一択です。
「変化量が一定」というのは、以下のように完全なる直線関係のことです。
そうではなく、x=1,2,3,4,5の時にy=1,2,4,カーブフィッティングについてわかりやすく解説 7,11,16…となるような、徐々に変化量が大きくなっていく場合があります。
その時、グラフは以下のようになります。
このように、 「変化量が大きくなっていく」のであれば、「指数近似」か「累乗近似」 を選びましょう。
指数近似が良いか、累乗近似が良いかについての明確な線引きは難しいのですが、後ほどその選択のためのアイデアを示します。
値は収束するか、しないか？
値が収束しない場合とは、以下のようにゆっくりながらも、際限なく値が増え続けるor減り続けるという状態。
このように、 「値が収束しない場合」であれば、「対数近似」か「累乗近似」 を選びましょう。
先程と同様に、対数近似が良いか、累乗近似が良いかについては後ほど。
もう1つ、値が収束する場合とは、以下のように「いくら増えても絶対に100は超えない」といった、上限or下限が定まっている状態。
このように 「値が収束する場合」であれば、「収束値」+「累乗近似」 という方法で近似しましょう。 カーブフィッティングについてわかりやすく解説
このオプションはExcelの機能には無いのですが、自分で「収束値-x」の列を作り、その列に対して「累乗近似」を使えばOKです。
収束値が0の場合は、そのまま累乗近似を行えば問題ありません。
収束する値が不明な場合は、Excelで近似曲線を書くのは少々難しいかなと思います。
このように、グラフの形状は近いものの「収束するか」or「収束しないか」、この2つは明確に区別しなければいけません。
例えば、縦軸が確率である場合、何をどう頑張っても100%以上や0%以下にはなりませんので、 収束しない曲線を使うのはおかしい と考えられます。
指数近似/対数近似を選ぶか、累乗近似を選ぶか？
さて、変化量が大きくなっていく場合は、「指数近似」or「累乗近似」。
変化量が小さくなっていき収束しない場合は「対数近似」or「累乗近似」、と書きました。
しかし 「or」と言われても、一体どっちを選ぶべきなのでしょうか。
解析したいデータはどんなデータなのか
データによっては、「これは指数関数になるはずだ」「これは累乗関数になるはずだ」というものがあります。
以下のページに実例が載っていますので、ご参照ください。
（※参考：MicrosoftOfficeサポートページ「データに最適な近似曲線を選択する」）
上記ページの例のように、扱っているデータが 「この曲線になるはずだ」という確信があるのなら、たとえ他の曲線の方が当てはまりが良かったとしてもそちらを選択した方が良い でしょう。
logやeを用いても問題ないか？
データ分析結果を、分析業務に関与していない方へ説明する事があります。
こういった時、 あまりlogとかeとかを出したくない なんていう時があります。
logとかeとかが出てくるだけでその資料自体に抵抗を持たれてしまう場合がありますので・・・。
数式は美しいか？
これには賛否両論あるかと思われますが、私は 数式の見た目 をわりと重要視します。
少々昔の情報になりますが、 「システム開発における最適な工期は投入人月の立方根の2.4倍」 という報告がありました。
おそらく、うまくいった開発の人月(x)と工期(y)のデータを沢山集めて、累乗近似を行ったらy = 2.4x 0.33 くらいになったのでしょう。
「立方根の2.4倍」と端的に関係性を言い表せるのは良いですね。
R 2 値は幾つか？
特に上記3つを考えても、どっちとも選べない場合は、R 2 値を見ると良いと思います。
Excelの近似曲線オプションで簡単に表示できます。
R 2 値が1に近いほど、「今あるデータ」への当てはまりが良い 、と考えることができます。
一般的に、「回帰分析の精度を測る際にはまずR 2 値を見ましょう」といった説明が成されます。
勿論、それは正しいのですが、今回は 敢えて優先順位を一番下に持ってきました。
理由としては、 当てはまりが良いからと言って優れた近似だとは限らない ことと、 カーブフィッティングについてわかりやすく解説 本来、曲線近似においてR 2 値は計算しない ことがあります。
1つ目の問題は、いわゆる「過学習」や「オーバーフィッティング」と呼ばれるものです。
これは、 「未知のデータ」を予測するために近似しているのに、「今あるデータ」の事しか考えられていない 状態です。
一般的に、「今あるデータ」が絶対に正しいと過信しすぎると、「未知のデータ」の予測精度が下がります。
データというのは大抵、間違えがあったり、少々誤差があるものですので、基本的に「今あるデータ」はゆるーく信じてあげることが大事です。
あまりにも近似線が当てはまり過ぎの場合は、その結果を疑うことも必要です。
2つ目の問題ですが、Excelの近似曲線オプションではいずれもR 2 値を計算してくれます。
しかし、 一般的に曲線近似においてR 2 値は算出するものではありません。
これはExcelが間違えているという訳ではなく、Excelでは一般的でない計算でR 2 値の算出を行っているからです。
もちろんこの値を当てに出来ないわけでは無いのですが、一般的に言われるR 2 カーブフィッティングについてわかりやすく解説 値とは少し違うもの、とお考えください。
詳細については、以下のページなどをご参照ください。
(※参考：エクセル近似曲線の罠)
さて、今回、細かい数学的な面は排除してお話させて頂きました。
もちろん数学的な理解も大事ですが、データ分析において大切なのは、 あくまでも「分析しようとしているデータは、一体どんな特徴を持ったデータなのか」という事を一生懸命に考える ことです。
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